R创建列出所有因素级别的数据框-更好的方法？

我想生成一个包含以下列的数据框：

来自另一个数据帧的每个因子的名称

每个因素的每个层次

对应的级别编号 我最终能够编写出下面的代码，它几乎可以正常工作，但它似乎有点复杂（我的R经验相当有限，而且涉及到很多谷歌搜索）。我的代码有什么问题，有没有更好的方法以相同的格式生成相同的输出

mydata <- iris

#Get vector of column types
type <- sapply(mydata,class)
# Filter out just the ones that are factors
factors = type[type=="factor"]
# Allocate a vector to hold 1 data frame per factor
listOfFactors <- vector(mode = "list", length = length(factors))

# For each factor, list all the levels of that factor, and the level number
for (j in 1:length(factors)) {
    cur_colname <- names(factors[j])
    cur_colnum <- which(colnames(mydata)==cur_colname)
    cur_nlevels <- nlevels(mydata[,cur_colnum])
    listOfFactors[[j]] <- data.frame(VarName=character(cur_nlevels),
                                     Level=character(cur_nlevels),
                                     Number=integer(cur_nlevels),
                                     stringsAsFactors=FALSE
                                     )
    for (i in 1:cur_nlevels) {
          cur_level <- levels(mydata[,cur_colnum])[i]
        listOfFactors[[j]]$VarName[i] <- cur_colname
        listOfFactors[[j]]$Level[i] <- cur_level
        listOfFactors[[j]]$Number[i] <- i
    }
}

allfactorlevels <- do.call("rbind", listOfFactors)

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mydata代码的主要问题是没有使用矢量化操作。从其他语言转换时可能会很棘手，但是for循环在R中几乎永远都不是答案，特别是当您使用它们一次访问一个向量/列表/数据帧的元素时。我保留了代码的第一部分，然后在获得输出时采用了（更）谨慎的方法

type <- sapply(mydata,class)
factors = type[type=="factor"]

使用
dplyr
函数的快速方法：选择因子变量，为每个变量创建因子级别和数字的数据框，然后将这些数据框绑定在一起
purrr:：map_dfr
将执行此迭代，并向生成的数据帧添加一个ID变量；在本例中，它是原始变量的名称

为了更好地说明和测试，我在数据中添加了另一个因子列

set.seed（1）
图书馆（dplyr）
mydata%
变异（组=as.因子（样本（字母[1:4]，nrow（.），replace=TRUE）））
mydata%>%
选择（其中（是系数））%>%
purrr:：map_dfr（函数（f）{
数据帧（级别=级别（f），
编号=沿（标高（f））的序号
}，.id=“VarName”）
#>VarName级别编号
#>刚毛1种
#>花色2种
#>弗吉尼亚3种
#>4 a组1
#>5 b组2
#>6组c 3
#>7组d 4
查看expand.grid。对象
res
是否以某种方式位于函数定义的本地？
output <- lapply(names(factors),function(x){
  res <- data.frame(VarName=x, 
                    Level=levels(mydata[,x]), 
                    Number=1:nlevels(mydata[,x]))
  return(res)
})

do.call(rbind, output)