R中数据帧的组合因子级别

我有三个级别的

因子类型变量：
致命伤害
，
非致命伤害
和
仅p.D.
：

     head(OttawaCollisions$Collision_Classification)
[1] P.D. only        Non-fatal injury P.D. only        P.D. only        P.D. only        P.D. only       
Levels: Fatal injury Non-fatal injury P.D. only

如何将“致命伤害”和“非致命伤害”合并到一个级别，以便将死亡添加到伤害中

更妙的是，我能以某种方式消除死亡吗？在这种情况下，我需要从数据帧中删除每个致命的实例，而不仅仅是编码NA或其他内容。
数据：

x <- factor( rep( c('P.D. only', 'Non-fatal injury' , 'fatal injury'), 2) )
x
# [1] P.D. only        Non-fatal injury fatal injury     P.D. only       
# [5] Non-fatal injury fatal injury    
# Levels: fatal injury Non-fatal injury P.D. only

编辑：基于数据帧名称的组合代码

OttawaCollisions$CollisionClass <- factor( x = OttawaCollisions$CollisionClass, 
                                           levels = c('P.D. only', 'Non-fatal injury' , 'fatal injury'),
                                           labels = c('P.D. only', 'Fatalities', 'Fatalities'))
OttawaCollisions$CollisionClass <- droplevels(OttawaCollisions$CollisionClass)

EDIT3:另一个基本R解决方案。我更喜欢这个基本的R解决方案，而不是第一个（在
factor（）
中使用
标签
），因为当数据中有更多级别时，它会使生活更轻松

OttawaCollisions$CollisionClass <- as.character(OttawaCollisions$CollisionClass)
OttawaCollisions$CollisionClass <- factor( with(OttawaCollisions, 
                                                replace( CollisionClass, 
                                                         CollisionClass %in% c( "fatal injury", "Non-fatal injury"),
                                                         "Fatalities") ) )

Ottawa$CollisionClass您还可以直接重新分配级别：

> test_df <- tibble(x=as.factor(c('Fatal','Non-fatal','PD','Fatal','Non-fatal','PD')), y=1:6)
> test_df
# A tibble: 6 x 2
  x             y
  <fct>     <int>
1 Fatal         1
2 Non-fatal     2
3 PD            3
4 Fatal         4
5 Non-fatal     5
6 PD            6
> levels(test_df$x)
[1] "Fatal"     "Non-fatal" "PD"       

>测试测向测试测向
#一个tibble:6x2
xy
1致命1
2非致命性2
3 PD 3
4致命4
5非致命5
第6页第6页
>等级（测试单位df$x）
[1] 致命“非致命”PD

现在您已经知道了顺序，请替换要组合的级别名称：

> levels(test_df$x) <- c("Fatal","Other","Other")
> test_df
# A tibble: 6 x 2
  x         y
  <fct> <int>
1 Fatal     1
2 Other     2
3 Other     3
4 Fatal     4
5 Other     5
6 Other     6

>级别（测试测向$x）测试测向
#一个tibble:6x2
xy
1致命1
2其他2
3其他3
4致命4
5其他5
6其他6

然后您可以进行其他处理，例如：

> library(dplyr)
> test_df %>% group_by(x) %>% summarize(n)
# A tibble: 2 x 2
  x         n
  <fct> <dbl>
1 Fatal  45.0
2 Other  45.0

>库（dplyr）
>测试测向%>%分组依据（x）%>%汇总（n）
#一个tibble:2x2
x n
1.45.0
2其他45.0
谢谢。我会马上告诉你，tx=x将是Ottawaclisions$CollisionClass=Ottawaclisions$CollisionClass？
> levels(test_df$x) <- c("Fatal","Other","Other")
> test_df
# A tibble: 6 x 2
  x         y
  <fct> <int>
1 Fatal     1
2 Other     2
3 Other     3
4 Fatal     4
5 Other     5
6 Other     6

> library(dplyr)
> test_df %>% group_by(x) %>% summarize(n)
# A tibble: 2 x 2
  x         n
  <fct> <dbl>
1 Fatal  45.0
2 Other  45.0