如何将特定因子水平删除为 r 中的缺失值？

Question

我得到一个因子数据集df，如下所示：

df <- data.frame(attend = c("yes", "no", "no", "iap", "yes", "yes", "iap"),
           sex = c("male", "female", "female", "male", "female", "male", "female"))

df$attend <- as.factor(df$attend)
df$sex <- as.factor(df$sex)

df

attend	sex
yes	male
no	female
no	female
iap	male
yes	female
yes	male
iap	female

我只想从attend 变量中删除iap 级别。（我不想删除整行，我正在寻找的是删除级别iap，以便它成为变量attend下的缺失值）

我尝试使用以下代码将其删除，但出现错误提示： UseMethod("droplevels") 中的错误： 没有适用于“字符”类对象的“droplevels”方法。

df$attend <- droplevels(levels(df$attend)[4])

如果有人能提供帮助，不胜感激。

Answer 1

你可以更改变量的levels -

levels(df$attend)[levels(df$attend) == 'iap'] <- NA
df

#  attend    sex
#1    yes   male
#2     no female
#3     no female
#4   <NA>   male
#5    yes female
#6    yes   male
#7   <NA> female

这也会自动将'iap' 删除为级别。

levels(df$attend)
#[1] "no"  "yes"

---

这里我们也可以使用forcats::fct_recode将具体值转为NA。

df$attend <- forcats::fct_recode(df$attend, NULL = 'iap')

Answer 2

另一个基本 R 解决方案是使用 exclude:

df$attend <- factor(df$attend, exclude = "iap")

  attend    sex
1    yes   male
2     no female
3     no female
4   <NA>   male
5    yes female
6    yes   male
7   <NA> female