用dplyr突变改变因子水平

这可能很简单，我觉得问这个问题很愚蠢。我想使用mutate更改数据帧中某个因子的级别。简单的例子：

library("dplyr")
dat <- data.frame(x = factor("A"), y = 1)
mutate(dat,levels(x) = "B")

---

为什么这不起作用？如何使用mutate（）更改因子级别？

我不太确定我是否正确理解了您的问题，但是如果您想使用

mutate（）更改
cyl
的因子级别，可以执行以下操作：

df <- mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl, levels = c(4, 6, 8)))

我不太确定我是否正确理解了你的问题，但是如果你想用
mutate（）
更改
cyl
的因子级别，你可以：

df <- mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl, levels = c(4, 6, 8)))

也许您正在寻找此plyr:：重估价值功能：

mutate(dat, x = revalue(x, c("A" = "B")))

您也可以看到plyr:：mapvalues。
也许您正在寻找这个plyr:：revalues函数：

mutate(dat, x = revalue(x, c("A" = "B")))

您也可以看到plyr:：mapvalues。
使用来自的包，这也很容易

mutate(dat, x = fct_recode(x, "B" = "A"))

有了这个软件包，这也很容易

mutate(dat, x = fct_recode(x, "B" = "A"))

您可以使用
dplyr
中的
recode
功能

df <- iris %>%
     mutate(Species = recode(Species, setosa = "SETOSA",
         versicolor = "VERSICOLOR",
         virginica = "VIRGINICA"
     )
)

df%
突变（物种=重新编码（物种，setosa=“setosa”，
versicolor=“versicolor”，
virginica=“virginica”
)
)
您可以使用
dplyr
中的
recode
功能

df <- iris %>%
     mutate(Species = recode(Species, setosa = "SETOSA",
         versicolor = "VERSICOLOR",
         virginica = "VIRGINICA"
     )
)

df%
突变（物种=重新编码（物种，setosa=“setosa”，
versicolor=“versicolor”，
virginica=“virginica”
)
)
无法评论，因为我没有足够的信誉点，但重新编码只对向量有效，因此@Stefano答案中的上述代码应该是

df <- iris %>%
  mutate(Species = recode(Species, 
     setosa = "SETOSA",
     versicolor = "VERSICOLOR",
     virginica = "VIRGINICA")
  )

df%
变异（物种=重新编码（物种，
setosa=“setosa”，
versicolor=“versicolor”，
virginica=“virginica”）
)
无法评论，因为我没有足够的信誉点，但重新编码只对向量有效，因此@Stefano答案中的上述代码应该是

df <- iris %>%
  mutate(Species = recode(Species, 
     setosa = "SETOSA",
     versicolor = "VERSICOLOR",
     virginica = "VIRGINICA")
  )

df%
变异（物种=重新编码（物种，
setosa=“setosa”，
versicolor=“versicolor”，
virginica=“virginica”）
)
根据我的理解，目前接受的答案只改变因子水平的顺序，而不是实际的标签（即因子水平的调用方式）。为了说明级别和标签之间的差异，请考虑下面的例子：

将
cyl
转换为系数（不需要指定级别，因为它们是按字母数字顺序编码的）：

请注意此列与我们的第一列有何不同：

    all(as.character(mtcars4$cyl)!=mtcars3$cyl) 
    #[1] TRUE 
    #Note: TRUE here indicates that all values are unequal because I used != instead of ==
    #as.character() was required as the levels were numeric and thus not comparable to a character vector


更多详情：

如果我们要使用
mtcars2
而不是
mtcars3
更改
cyl
的级别，我们需要以不同的方式指定标签以获得相同的结果。
mtcars2
的标签顺序是：c（4,6,8），因此我们指定新标签如下

    #change labels of mtcars2 (order used to be: c(4, 6, 8)
    mtcars5 <- mtcars2 %>% mutate(cyl = factor(cyl, labels = c("new_value_for_4", 
                                                               "new_value_for_6", 
                                                               "new_value_for_8" )))

根据我的理解，目前接受的答案只改变因子水平的顺序，而不是实际的标签（即因子水平的调用方式）。为了说明级别和标签之间的差异，请考虑下面的例子：

将
cyl
转换为系数（不需要指定级别，因为它们是按字母数字顺序编码的）：

请注意此列与我们的第一列有何不同：

    all(as.character(mtcars4$cyl)!=mtcars3$cyl) 
    #[1] TRUE 
    #Note: TRUE here indicates that all values are unequal because I used != instead of ==
    #as.character() was required as the levels were numeric and thus not comparable to a character vector


更多详情：

如果我们要使用
mtcars2
而不是
mtcars3
更改
cyl
的级别，我们需要以不同的方式指定标签以获得相同的结果。
mtcars2
的标签顺序是：c（4,6,8），因此我们指定新标签如下

    #change labels of mtcars2 (order used to be: c(4, 6, 8)
    mtcars5 <- mtcars2 %>% mutate(cyl = factor(cyl, labels = c("new_value_for_4", 
                                                               "new_value_for_6", 
                                                               "new_value_for_8" )))

也许
dat%>%mutate（x=factor（x，labels='B'））
BTW，管道操作符在代码中不正确，所以我不能在mutate中使用levels（）？我需要再次将变量显式编码为一个因子？隐马尔可夫模型。。。（%应该可以，它将管道和分配dat）是的，我想对x进行变异。我想“等级（x）”就足够让“变异”知道我想要变异x了。我想这是一种设计选择，因为它在“内部”中是这样工作的。可以使用
magrittr
或其他软件包，但为什么您需要走这条路线呢。做
levels（dat$x）很容易，这不仅仅是改变因子的级别。它实际上改变了因子本身的值。这似乎很危险，会导致一些奇怪的行为
dat可能
dat%>%mutate（x=factor（x，labels='B'））
BTW，代码中的管道运算符不正确，所以我不能在mutate中使用levels（）？我需要再次将变量显式编码为一个因子？隐马尔可夫模型。。。（%应该可以，它将管道和分配dat）是的，我想对x进行变异。我想“等级（x）”就足够让“变异”知道我想要变异x了。我想这是一种设计选择，因为它在“内部”中是这样工作的。可以使用
magrittr
或其他软件包，但为什么您需要走这条路线呢。做
levels（dat$x）很容易，这不仅仅是改变因子的级别。它实际上改变了因子本身的值。这似乎很危险，会导致一些奇怪的行为<代码>数据请注意，重新编码仅对向量有效，请参阅PaulFrater提供的答案以获得有效版本。请注意，重新编码仅对向量有效，请参阅PaulFrater提供的答案以获得有效版本。如果级别与原始值不匹配，而不是
因子（cyl，levels=…）
，则应执行
因子（cyl，labels=…）
。例如<代码>因子（cyl，labels=c（'four'，'six'，'eight'）
。如果级别与原始值不匹配，而不是
因子（cyl，levels=…）
，则应执行
因子（cyl，labels=…）
。例如
因子（cyl，labels=c（'four'，'six'，'eight'））
。加载
dplyr
和
plyr
对我来说都不起作用。各自的函数互相践踏。@DavidTonhofer
dplyr
和
plyr
已知存在名称空间冲突，但
plyr
已经有一段时间不推荐加载
dplyr
和
plyr