R：在数据框中定义因子的级别

假设您有一个

data.frame

，其中包含许多因素，并且具有不同的级别数：

V1<-factor(sample(c(1:5,9),100,TRUE))
V2<-factor(sample(c(1:5,9),100,TRUE))
V3<-factor(sample(c(1:5),100,TRUE))
V4<-factor(sample(c(1:5),100,TRUE))
dat<-data.frame(V1,V2,V3,V4)

目标是使V3和V4兼容，以便操作有效。一种选择是：

dat$V3<-factor(dat$V3,levels=c('1','2','3','4','5','9')

---

试试这个来协调水平

#  Get vector of all levels that appear in the data.frame
levs <- unique( unlist( lapply( dat , levels ) ) )

#  Set these as the levels for each column    
dat2 <- data.frame( lapply( dat , factor , levels = levs ) )

table(dat2$V1)-table(dat2$V3)
#  1   2   3   4   5   9 
#-15  -5   4   7  -5  14 

#获取data.frame中显示的所有级别的向量
levs+1是一个可复制的例子，也是你尝试过的。我完全同意+谢谢，非常感谢，伙计们！谢谢我发现关键在于使用
lappy
而不是
apply
，因为
data.frame
是一个
列表
。答案不错，复制粘贴到我的一小堆有用的代码片段中+1.@tomka完全正确！很高兴我能帮忙。
dat[,3:4]<-apply(dat[,3:4],2,factor,levels=c('1','2','3','4','5','9'))

correct_factors<-function(df_object,range){

  if(is.data.frame(df_object)==FALSE){stop('Requires data.frame object')}
  levs <- unique( unlist( lapply( df_object[,range[1]:range[2]] , levels ) ) )
  df_object[,range[1]:range[2]] <- 
     data.frame( lapply( df_object[,range[1]:range[2]] , factor , levels = levs ) )
  return(df_object)      

}

#  Get vector of all levels that appear in the data.frame
levs <- unique( unlist( lapply( dat , levels ) ) )

#  Set these as the levels for each column    
dat2 <- data.frame( lapply( dat , factor , levels = levs ) )

table(dat2$V1)-table(dat2$V3)
#  1   2   3   4   5   9 
#-15  -5   4   7  -5  14