重计算数据框所有因子列的水平
问题
你想要重新计算一个数据框中所有因子列（变量）的因子水平。
方案
有时候在读入和清理数据之后，你会发现数据（数据框）结果中有的因子列有一些不存在的因子水平。
例如，下面的d有一个空行。当它被读入时，因子列会出现""水平，它不应该是数据的一部分。
d <- read.csv(header = TRUE, text='
x,y,value
a,one,1
,,5
b,two,4
c,three,10
')
d
#> x y value
#> 1 a one 1
#> 2 5
#> 3 b two 4
#> 4 c three 10
str(d)
#> 'data.frame': 4 obs. of 3 variables:
#> $ x : Factor w/ 4 levels "","a","b","c": 2 1 3 4
#> $ y : Factor w/ 4 levels "","one","three",..: 2 1 4 3
#> $ value: int 1 5 4 10
即便移除了空行，因子中仍有""水平：
# 移除第二行
d <- d[-2,]
d
#> x y value
#> 1 a one 1
#> 3 b two 4
#> 4 c three 10
str(d)
#> 'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
#> $ x : Factor w/ 4 levels "","a","b","c": 2 3 4
#> $ y : Factor w/ 4 levels "","one","three",..: 2 4 3
#> $ value: int 1 4 10
使用droplevels
最简单的方式是使用droplevels()函数：
d1 <- droplevels(d)
str(d1)
#> 'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
#> $ x : Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
#> $ y : Factor w/ 3 levels "one","three",..: 1 3 2
#> $ value: int 1 4 10
使用vapply 和 lapply
为了重新计算所有因子列的水平，我们使用以is.factor()为参数的vapply()函数去找出哪些列是因子，然后再利用以factor()函数为参数的lapply()操作将那些列重新计算因子水平。
# 找出哪些列是因子
factor_cols <- vapply(d, is.factor, logical(1))
# 把factor()函数应用到那些列，并把结果赋回d
d[factor_cols] <- lapply(d[factor_cols], factor)
str(d)
#> 'data.frame': 3 obs. of 3 variables:
#> $ x : Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
#> $ y : Factor w/ 3 levels "one","three",..: 1 3 2
#> $ value: int 1 4 10
另见
关于重计算一个因子变量水平的信息，参见 ../Re-computing_the_levels_of_factor.
