在R-devel列表中，Martin Maechler发布了有关因子重复水平的消息
“与非唯一（重复）水平的因素已经自2009年以来弃用-被更多现在已经过时......” 2016年6月4日，
它指出，在计划于2017年4月发布的R 3.4中，重复的级别将导致错误，而不仅仅是警告。
我不知道为什么水平功能不会引起类似的警告？在这里，我以两种方式将前三个级别组合为“ a”，一种已弃用。
例
> x <- c("a", "b", "c", "d")
> xf <- factor(x, levels = c("a", "b", "c", "d"),
labels = c("a", "a", "a", "d"))
Warning message:
In `levels<-`(`*tmp*`, value = if (nl == nL)
as.character(labels) else paste0(labels, :
duplicated levels in factors are deprecated
> xf <- factor(x)
> levels(xf) <- c("a", "a", "a", "d")
> xf
[1] a a a d
Levels: a d
我想理解为什么R与前者对待后者的区别。
这是记录的级别行为，我没有利用未声明的元素。在？levels中，有一个示例允许重复的级别。我将其粘贴以保存您的查找。
## combine some levels
z <- gl(3, 2, 12, labels = c("apple", "salad", "orange"))
z
levels(z) <- c("fruit", "veg", "fruit")
z
因子用于创建分类变量。该变量的属性Levels代表不同的类别。变量不能有重复的类别。它没有任何意义。但是，变量可以具有同一类别的重复数据值。
分类变量内的数据表示为整数向量。用于unclass查看整数向量。level 属性表示该变量的类别。例如，该变量的第一个值属于特定类别，它将被分配数字 1。如果它是有序因子，则最低类别将被分配数字 1。
x <- c(letters[1:3], letters[1:3])
xf <- factor(x)
xf
# [1] a b c a b c
# Levels: a b c
attributes(xf)
# $levels
# [1] "a" "b" "c"
#
# $class
# [1] "factor"
unclass(xf)
# [1] 1 2 3 1 2 3
# attr(,"levels")
# [1] "a" "b" "c"
如果某个类别在变量中没有值，那么它将被赋值为NA。
factor(c("a", "b", "c"), levels = c("e", "f", "g"))
# [1] <NA> <NA> <NA>
# Levels: e f g
labels是一个可选参数，用于更改类别的名称。如果变量具有根据级别参数的数据值，则将为其提供标签参数中的值。请注意，值“e”被赋予类别“h”。
factor(c("a", "b", "e"), levels = c("e", "f", "g"), labels = c("h", "i", "j"))
# [1] <NA> <NA> h
# Levels: h i j
Nowlevels()是一个替换函数，用于更改因子变量中存在的数据。函数中使用的数据levels()必须与因子变量相对应。否则会产生垃圾。
xf
# [1] a b c a b c
# Levels: a b c
“a”的值更改为“e”，“b”更改为“f”，“c”更改为“g”。此示例演示如何正确转换因子变量的类别名称。
levels(xf) <- c("e", "f", "g", "e", "f", "g")
> xf
# [1] e f g e f g
# Levels: e f g
现在是垃圾类型：请注意，数据与因子变量不对应xf。要查看整数向量，请使用unclass(xf)。
levels(xf) <- c("m", "m", "m", "n", "n", "n")
xf
# [1] m m m m m m
# Levels: m n