R 使用ifelse修改因子变量中的级别

当我遇到这种奇怪的情况时，我想通过将两个级别归为一个来修改因子变量中的级别。基本上，我的新关卡已创建，但所有剩余关卡似乎都已移至下一关卡。下面是我的示例数据、使用的代码和输出

library(tidyverse) 
data <- structure(list(factor1 = structure(c(1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 
        1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
        1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 4L), .Label = c("0", "1", "2", "3", 
        "4", "5", "6", "7"), class = "factor")), row.names = c(NA, -30L
        ), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .Names = "factor1")
data_out <- data %>% mutate(factor1 = ifelse(factor1 %in% c('0', '1'), 
                                             factor1, '>1'))
structure(list(factor1 = c("1", "1", "2", ">1", "1", "2", "1", 
"1", "2", "2", "2", "2", "2", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", ">1", "1", "1", "1", ">1")), .Names = "factor1", 
class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -30L))

库（tidyverse）
数据我猜这个问题围绕着因子的构造方式。我仍然不清楚一个因子是如何通过
mutate
从{“0”，“1”}级变为{“1”，“2”，“1”}级的

R因子实际上是基1整数向量，其属性是它们的级别。所以你的“0”级别最初实际上是整数-1，而你的“1”级别是整数-2。显然，
mutate
功能适合创建一个新的因子，该因子具有一个额外的级别，打印为“>1”，但也将“0”级别重新分配给一个新的“1”级别，“1”级别重新分配给一个“2”级别。在我看来，这在
mutate
这一部分似乎是一种危险的行为。我认为它应该给你一个级别为“0”、“1”、“1”的新因子，或者它应该抛出一个错误

错误来自于
ifelse
，尽管
mutate
通过将新列也变成一个因子来计算问题。如果将
数据
强制为数据帧，则会看到：

data$factor2 <- ifelse( data$factor1 %in% c('0', '1'), 
                                              data$factor1, '>1')
data
#-------- same issue except
   factor1 factor2
1        0       1
2        0       1
3        1       2
4        2      >1
.... delete the other 26 rows
> str(data)
'data.frame':   30 obs. of  2 variables:
 $ factor1: Factor w/ 8 levels "0","1","2","3",..: 1 1 2 3 1 2 1 1 2 2 ...
 $ factor2: chr  "1" "1" "2" ">1" ...

以防将来有人遇到类似问题，并寻找一种简单的方法将这些因素分组，而不重新分配剩余的因素：

fct_collapse(data$factor1, '>1' = c('2', '3')) 

如果您想在解释部分重新打开它，请告诉我，但我想它归结为
ifelse
做得比您预期的少。您可以在命令行中键入
ifelse
，查看其代码并运行它。@Frank:孩子，这些答案肯定没有向我解释这种行为。@42-当然，很公平。这实际上是一个由两部分组成的问题，这些问题回答的是“如何做”部分，而不是“如果我在这里失败了，
ifelse
有什么特别的方法？”部分。（作为OP的参考，我们分开讨论的链接显示在“链接”下方的侧栏中。）@jakes：我不知道Frank在谈论哪一个链接。@42-，我的解释也不清楚，我重新相信了我的直觉。非常感谢！我正在使用
recode\u factor
编写一个不同的答案。很高兴看到它的用法。我知道你对我结束这个问题很生气（即使我立即评论说如果OP不满意，我会重新打开），但是你的开场白是“噪音”，如果你真的关心我在做什么，你应该在评论或聊天中。我们在dplyr软件包中，还有一个forcats软件包可能在这里有用（？…不确定，我自己没有用过，但它也出现在前面的链接中。）@Frank:我真的希望你在写答案。我想你可能比我更了解
ifelse
替换的机制；我的误解在那里。无论如何，使用示例
x逐行运行
ifelse
fct_collapse(data$factor1, '>1' = c('2', '3'))