Уровни опускания в заданном кадре данных

Так как R версия 2.12, там есть функция droplevels().

levels(droplevels(subdf$letters))

Если вы не хотите этого поведения, не используйте факторы, используйте вместо него векторы символов. Я думаю, что это имеет больше смысла, чем исправление. Перед загрузкой данных выполните следующие действия: read.table или read.csv:

options(stringsAsFactors = FALSE)

Недостатком является то, что вы ограничены алфавитным порядком. (переупорядочить ваш друг для сюжетов)

Это известная проблема, и одно возможное решение предоставляется drop.levels() в пакете gdata, где ваш пример становится

> drop.levels(subdf)
  letters numbers
1       a       1
2       b       2
3       c       3
> levels(drop.levels(subdf)$letters)
[1] "a" "b" "c"

Существует также функция dropUnusedLevels в пакете Hmisc. Однако он работает только при изменении оператора подмножества [ и здесь не применим.

В качестве следствия прямой подход на основе столбца является простым as.factor(as.character(data)):

> levels(subdf$letters)
[1] "a" "b" "c" "d" "e"
> subdf$letters <- as.factor(as.character(subdf$letters))
> levels(subdf$letters)
[1] "a" "b" "c"

Другой способ сделать то же самое, но с dplyr

library(dplyr)
subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels()
str(subdf)

Изменить:

Также работает! Благодаря agenis

subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels
levels(subdf$letters)

Здесь другой способ, который, я считаю, эквивалентен подходу factor(..):

> df <- data.frame(let=letters[1:5], num=1:5)
> subdf <- df[df$num <= 3, ]

> subdf$let <- subdf$let[ , drop=TRUE]

> levels(subdf$let)
[1] "a" "b" "c"

Для полноты картины теперь в пакете forcats также fct_drop forcats http://forcats.tidyverse.org/reference/fct_drop.html.

Он отличается от droplevels тем, как он имеет дело с NA:

f <- factor(c("a", "b", NA), exclude = NULL)

droplevels(f)
# [1] a    b    <NA>
# Levels: a b <NA>

forcats::fct_drop(f)
# [1] a    b    <NA>
# Levels: a b

Взглянув на droplevels методов droplevels в droplevels коде R, вы увидите, что он переносится в factor функцию. Это означает, что вы можете воссоздать столбец с помощью factor функции.
Ниже data.table способ отбрасывать уровни из всех столбцов факторов.

library(data.table)
dt = data.table(letters=factor(letters[1:5]), numbers=seq(1:5))
levels(dt$letters)
#[1] "a" "b" "c" "d" "e"
subdt = dt[numbers <= 3]
levels(subdt$letters)
#[1] "a" "b" "c" "d" "e"

upd.cols = sapply(subdt, is.factor)
subdt[, names(subdt)[upd.cols] := lapply(.SD, factor), .SDcols = upd.cols]
levels(subdt$letters)
#[1] "a" "b" "c"

вот способ сделать это

varFactor <- factor(letters[1:15])
varFactor <- varFactor[1:5]
varFactor <- varFactor[drop=T]

Это неприятно. Так я обычно это делаю, чтобы не загружать другие пакеты:

levels(subdf$letters)<-c("a","b","c",NA,NA)

который получает вас:

> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c

Обратите внимание, что новые уровни заменят все, что занимает их индекс на старых уровнях (subdf $letters), поэтому что-то вроде:

levels(subdf$letters)<-c(NA,"a","c",NA,"b")

не будет работать.

Это, очевидно, не идеально, когда у вас много уровней, но для некоторых это легко и быстро.

Я написал вспомогательные функции для этого. Теперь, когда я знаю о gdata drop.levels, он выглядит примерно так же. Вот они (отсюда):

present_levels <- function(x) intersect(levels(x), x)

trim_levels <- function(...) UseMethod("trim_levels")

trim_levels.factor <- function(x)  factor(x, levels=present_levels(x))

trim_levels.data.frame <- function(x) {
  for (n in names(x))
    if (is.factor(x[,n]))
      x[,n] = trim_levels(x[,n])
  x
}

Очень интересная тема, мне особенно понравилась идея просто повторить подзаголовок. Раньше у меня была аналогичная проблема, и я просто перешел к символу, а затем вернулся к коэффициенту.

   df <- data.frame(letters=letters[1:5],numbers=seq(1:5))
   levels(df$letters)
   ## [1] "a" "b" "c" "d" "e"
   subdf <- df[df$numbers <= 3]
   subdf$letters<-factor(as.character(subdf$letters))

К сожалению, factor() не работает при использовании rxDataStep из RevoScaleR. Я делаю это в два этапа: 1) Преобразовать в символ и сохранить во временном внешнем фрейме данных (.xdf). 2) Преобразовать обратно в фактор и сохранить в определенном внешнем фрейме данных. Это исключает любые неиспользуемые уровни факторов без загрузки всех данных в память.

# Step 1) Converts to character, in temporary xdf file:
rxDataStep(inData = "input.xdf", outFile = "temp.xdf", transforms = list(VAR_X = as.character(VAR_X)), overwrite = T)
# Step 2) Converts back to factor:
rxDataStep(inData = "temp.xdf", outFile = "output.xdf", transforms = list(VAR_X = as.factor(VAR_X)), overwrite = T)

Когда я работаю с data.frame, я теперь использую options(stringsAsFactors = FALSE) в начале скрипта. Следовательно, персонажи остаются персонажами. Так как у меня больше нет проблем с факторами :)