访问和筛选由parse_factor（）创建的显式NA值

readr:：parse_factor（）

是创建因子变量的好方法。默认情况下，它设置

include\u na=TRUE

：将为传递到

parse\u factor（）

的向量中的na值创建显式na级别。使用

parse_factor（）

创建因子变量后，如何访问或过滤这些“显式NA”值

此代码说明了该问题：

library(readr)
xFac <- parse_factor(c("a", "b", NA))
levels(xFac)        # NA is a level of xFac
is.na(xFac)         # FALSE FALSE FALSE
xFac == "NA"        # FALSE FALSE FALSE
xFac[!is.na(xFac)]  # a    b    <NA>

库（readr）
xFac也许这有助于：

#Code 1
xFac <- parse_factor(c("a", "b", NA),include_na = F,na=c('NA'))
#Code 2
xFac[!is.na(xFac)]

此外：

xFac
[1] a b
级别：a b
您可以将其转换为字符向量，然后使用
is.na（）

因子实际上是一个整数向量，其值指示它对应的级别

因此，如果你看一下这些级别：

levels(xFac)
#> [1] "a" "b" NA 
is.na(levels(xFac))
#> [1] FALSE FALSE  TRUE

该级别实际上是
NA
。因此，您只需要找到
xFac
的元素，其级别为
NA
，即其整数值为
3

as.integer(xFac) == which(is.na(levels(xFac)))
#> [1] FALSE FALSE  TRUE

你可以把它放在一个函数中：

is_na_factor <- function(x){
  as.integer(x) == which(is.na(levels(x)))
}
xFac[! is_na_factor(xFac)]
#> [1] a b
#> Levels: a b <NA>

是a还是b
#>级别：a b
谢谢。但我希望找到一种方法来处理
parse_factor（）
遇到NA值时默认创建的“显式NA”级别。谢谢。第二个解决方案涉及%

中的

%，非常吸引人，因为它非常简洁。
> xFac[!xFac %in% NA]
[1] a b
Levels: a b <NA>

levels(xFac)
#> [1] "a" "b" NA 
is.na(levels(xFac))
#> [1] FALSE FALSE  TRUE

as.integer(xFac) == which(is.na(levels(xFac)))
#> [1] FALSE FALSE  TRUE

is_na_factor <- function(x){
  as.integer(x) == which(is.na(levels(x)))
}
xFac[! is_na_factor(xFac)]
#> [1] a b
#> Levels: a b <NA>