R 在运行时考虑未知级别，同时在设计时为已知级别设置标签

考虑一个简单的函数，该函数使用无序级别对向量进行因子化和标记：

  my.factor <- function(data){
    levels = c("d1", "d2", "d3")
    labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
    factored.data = factor(data, levels, labels)
    factored.data
  }

输出将是：

# [1] Data 1 Data 2 Data 3 Data 1 <NA>  
# Levels: Data 1 Data 2 Data 3

有没有一种方法可以在设计时为已知级别设置标签，同时仍然包括可能在运行时传递给代码的新的未知级别？

您可以这样做

  my.factor <- function(data){
    levels <- c("d1", "d2", "d3")
    labels <- c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
    nlevels <- setdiff(unique(data), levels)
    levels<-c(levels, nlevels)
    labels <-c(labels, nlevels)
    factored.data = factor(data, levels, labels)
    factored.data
  }

你可以

  my.factor <- function(data){
    levels <- c("d1", "d2", "d3")
    labels <- c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
    nlevels <- setdiff(unique(data), levels)
    levels<-c(levels, nlevels)
    labels <-c(labels, nlevels)
    factored.data = factor(data, levels, labels)
    factored.data
  }

在%中使用%是一种方法

 my.factor <- function(data){
    levels = c("d1", "d2", "d3")
    labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
    extra <- data[!(data %in% levels)]
    if(length(extra) > 0){
    levels = c("d1", "d2", "d3", extra)
    labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3", extra)
    }
    factored.data = factor(data, levels, labels)
    factored.data
  }

data <- c("d1", "d2", "d3","d100")
my.factor(data)
#[1] Data 1 Data 2 Data 3 d100  
#Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100

data <- c("d1", "d2", "d3", "d1", "d100")
my.factor(data)
#[1] Data 1 Data 2 Data 3 Data 1 d100  
#Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100

在%中使用%是一种方法

 my.factor <- function(data){
    levels = c("d1", "d2", "d3")
    labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
    extra <- data[!(data %in% levels)]
    if(length(extra) > 0){
    levels = c("d1", "d2", "d3", extra)
    labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3", extra)
    }
    factored.data = factor(data, levels, labels)
    factored.data
  }

data <- c("d1", "d2", "d3","d100")
my.factor(data)
#[1] Data 1 Data 2 Data 3 d100  
#Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100

data <- c("d1", "d2", "d3", "d1", "d100")
my.factor(data)
#[1] Data 1 Data 2 Data 3 Data 1 d100  
#Levels: Data 1 Data 2 Data 3 d100

您可以使用包中的mapvalues，该包将重新指定因子的指定级别，同时保留其他因子不变：

my.factor <- function(data){
    levels = c("d1", "d2", "d3")
    labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
    plyr::mapvalues(factor(data), levels, labels)
}

my.factor(c("d1", "d2", "d3", "d100"))

您可以使用包中的mapvalues，该包将重新指定因子的指定级别，同时保留其他因子不变：

my.factor <- function(data){
    levels = c("d1", "d2", "d3")
    labels = c("Data 1", "Data 2", "Data 3")
    plyr::mapvalues(factor(data), levels, labels)
}

my.factor(c("d1", "d2", "d3", "d100"))

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结果级别的顺序重要吗？@DavidRobinson级别是无序的，我应该指定并编辑该问题。感谢你简洁明了的解决方案。结果等级的顺序重要吗？@DavidRobinson等级是无序的，我应该指定并编辑这个问题。感谢您简洁明了的解决方案。