# 清理因子水平（折叠多个层次/标签）

``## Given: x <- c("Y", "Y", "Yes", "N", "No", "H") # The 'H' should be treated as NA ## expectedOutput [1] Yes Yes Yes No No <NA> Levels: Yes No # <~~ NOTICE ONLY **TWO** LEVELS` `

` `## Duplicate levels ==> "Warning: deprecated" xf <- factor(x, levels=c("Y", "Yes", "No", "N"), labels=c("Yes", "Yes", "No", "No")) ## the above line can be wrapped in either of the next two lines factor(xf) droplevels(xf)` `

` ` factor(x, levels=list(c("Yes", "Y"), c("No", "N")), labels=c("Yes", "No")) factor(x, levels=c("Yes", "No"), labels=list(c("Yes", "Y"), c("No", "N"))) factor(x, levels=c("Y", "Yes", "No", "N"), labels=c(Y="Yes", Yes="Yes", No="No", N="No")) factor(x, levels=c("Y", "Yes", "No", "N"), labels=c(Yes="Y", Yes="Yes", No="No", No="N")) factor(x, levels=c("Yes", "No"), labels=c(Y="Yes", Yes="Yes", No="No", N="No"))` `

使用`levels`函数，并将其传递给一个名为list的名称，这些名字是所需级别的名称，元素是应该重命名的当前名称。

` `x <- c("Y", "Y", "Yes", "N", "No", "H") x <- factor(x) levels(x) <- list(Yes=c("Y", "Yes"), No=c("N", "No")) x ## [1] Yes Yes Yes No No <NA> ## Levels: Yes No` `

正如在`levels`文件中提到的那样; 也看到那里的例子。

值：对于“因子”方法，长度至less为“x”级别的string向量，或者指定如何重命名级别的命名列表。

这也可以在一行中完成，正如Marek在这里所做的： https : //stackoverflow.com/a/10432263/210673 ; `levels<-`巫术在这里解释https://stackoverflow.com/a/10491881/210673

` `> `levels<-`(factor(x), list(Yes=c("Y", "Yes"), No=c("N", "No"))) [1] Yes Yes Yes No No <NA> Levels: Yes No` `

由于问题的标题是清理因子水平（折叠多层次/标签） ，为了完整起见，应该在这里提及`forcats`包。 `forcats`于2016年8月出现在CRAN上。

有几个便利function可用于清理因子水平：

` `x <- c("Y", "Y", "Yes", "N", "No", "H") library(forcats)` `

### 将因素水平折叠到手动定义的组中

` `fct_collapse(x, Yes = c("Y", "Yes"), No = c("N", "No"), NULL = "H") #[1] Yes Yes Yes No No <NA> #Levels: No Yes` `

### 手动更改因子水平

` `fct_recode(x, Yes = "Y", Yes = "Yes", No = "N", No = "No", NULL = "H") #[1] Yes Yes Yes No No <NA> #Levels: No Yes` `

### 自动重新标记因子水平，必要时折叠

` `fun <- function(z) { z[z == "Y"] <- "Yes" z[z == "N"] <- "No" z[!(z %in% c("Yes", "No"))] <- NA z } fct_relabel(factor(x), fun) #[1] Yes Yes Yes No No <NA> #Levels: No Yes` `

请注意， `fct_relabel()`与因子级别一起工作，所以它需要一个因子作为第一个参数。 另外两个函数`fct_collapse()``fct_recode()`也接受一个字符向量 ，它是一个未logging的特征。

### 首先出现重新排列因子水平

OP给出的预期产出是

` `[1] Yes Yes Yes No No <NA> Levels: Yes No` `

这里的水平是按照它们出现在`x`中的顺序排列的，它与默认值不同（ `?factor`一个因子的水平是默认sorting的 ）。

为了符合预期的输出，可以通过折叠级别之前使用`fct_inorder()`来实现：

` `fct_collapse(fct_inorder(x), Yes = c("Y", "Yes"), No = c("N", "No"), NULL = "H") fct_recode(fct_inorder(x), Yes = "Y", Yes = "Yes", No = "N", No = "No", NULL = "H")` `

两者现在都以相同的顺序返回预期的输出。

也许一个命名向量作为一个关键可能是有用的：

` `> factor(unname(c(Y = "Yes", Yes = "Yes", N = "No", No = "No", H = NA)[x])) [1] Yes Yes Yes No No <NA> Levels: No Yes` `

这看起来非常类似于你的最后一次尝试…但是这个工作:-)

另一种方法是制作一个包含映射的表格：

` `# stacking the list from Aaron's answer fmap = stack(list(Yes = c("Y", "Yes"), No = c("N", "No"))) fmap\$ind[ match(x, fmap\$values) ] # [1] Yes Yes Yes No No <NA> # Levels: No Yes # or... library(data.table) setDT(fmap)[x, on=.(values), ind ] # [1] Yes Yes Yes No No <NA> # Levels: No Yes` `

我更喜欢这种方式，因为它留下了一个总结地图的容易检查的对象; 和data.table代码看起来就像在该语法中的任何其他联接。

当然，如果你不想像`fmap`这样的对象总结变化，它可以是一个“一行”：

` `library(data.table) setDT(stack(list(Yes = c("Y", "Yes"), No = c("N", "No"))))[x, on=.(values), ind ] # [1] Yes Yes Yes No No <NA> # Levels: No Yes` `

我不知道你的真实用例，但是在这里可以使用任何东西…

` `factor( strtrim( x , 1 ) , levels = c("Y" , "N" ) , labels = c("Yes" , "No" ) ) #[1] Yes Yes Yes No No <NA> #Levels: Yes No` `

与@Aaron的方法类似，但稍微简单的是：

` `x <- c("Y", "Y", "Yes", "N", "No", "H") x <- factor(x) # levels(x) # [1] "H" "N" "No" "Y" "Yes" # NB: the offending levels are 1, 2, & 4 levels(x)[c(1,2,4)] <- c(NA, "No", "Yes") x # [1] Yes Yes Yes No No <NA> # Levels: No Yes` `

您可以使用下面的函数来合并/折叠多个因素：

` `combofactor <- function(pattern_vector, replacement_vector, data) { levels <- levels(data) for (i in 1:length(pattern_vector)) levels[which(pattern_vector[i] == levels)] <- replacement_vector[i] levels(data) <- levels data }` `

例：

初始化x

` `x <- factor(c(rep("Y",20),rep("N",20),rep("y",20), rep("yes",20),rep("Yes",20),rep("No",20)))` `

检查结构

` `str(x) # Factor w/ 6 levels "N","No","y","Y",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...` `

使用function：

` `x_new <- combofactor(c("Y","N","y","yes"),c("Yes","No","Yes","Yes"),x)` `

重新检查结构：

` `str(x_new) # Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...` `
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