如何更改data.table中因子列的级别

Question

更改a中factor列的级别的正确方法是什么data.table (注意:不是数据框)

  library(data.table)
  mydt <- data.table(id=1:6, value=as.factor(c("A", "A", "B", "B", "B", "C")), key="id")

  mydt[, levels(value)]
  [1] "A" "B" "C"

我正在寻找类似的东西:

mydt[, levels(value) <- c("X", "Y", "Z")]

但是,当然,上述行不起作用.

    # Actual               # Expected result
    > mydt                  > mydt
       id value                id value
    1:  1     A             1:  1     X
    2:  2     A             2:  2     X
    3:  3     B             3:  3     Y
    4:  4     B             4:  4     Y
    5:  5     B             5:  5     Y
    6:  6     C             6:  6     Z

Answer 1

你仍然可以用传统方式设置它们:

levels(mydt$value) <- c(...)

这应该足够快,除非mydt非常大,因为传统语法复制整个对象.你也可以玩非保理和重构游戏......但无论如何也没有人喜欢那个游戏.

要通过引用更改级别而不复制以下内容mydt:

setattr(mydt$value,"levels",c(...))

但一定要指定一个有效的水平向量(character足够长度的类型),否则你最终会得到一个无效因素(levels<-做一些检查以及复制).

Answer 2

我宁愿采用传统的重新分配方式来考虑因素

> mydt$value # This we what we had originally
[1] A A B B B C
Levels: A B C
> levels(mydt$value) # just checking the levels
[1] "A" "B" "C"
**# Meat of the re-assignment**
> levels(mydt$value)[levels(mydt$value)=="A"] <- "X"
> levels(mydt$value)[levels(mydt$value)=="B"] <- "Y"
> levels(mydt$value)[levels(mydt$value)=="C"] <- "Z"
> levels(mydt$value)
[1] "X" "Y" "Z"
> mydt # This is what we wanted
   id value
1:  1     X
2:  2     X
3:  3     Y
4:  4     Y
5:  5     Y
6:  6     Z

您可能已经注意到，重新分配的内容非常直观，它检查是否正确level（grepl以防出现模糊数学，正则表达式或类似情况）

levels(mydt$value)[levels(mydt$value)=="A"] <- "X" 这会明确检查所 考虑变量的值，levels 然后将其重新分配X（依此类推）-优势-您明确知道标记了什么的内容。

我发现重命名级别是levels(mydt$value) <- c("X","Y","Z")非常不直观的，因为它只是将其分配X给数据中的SEES的第一个级别（因此顺序确实很重要）

PPS：如果级别过多，请使用循环结构。

Answer 3

您还可以使用相关方法重命名并添加到级别中，这非常方便，特别是如果您正在制作需要按特定顺序（而不是默认顺序）提供更多信息的标签的绘图：

f <- factor(c("a","b"))
levels(f) <- list(C = "C", D = "a", B = "b")

（修改自?levels）