详细说明timcdlucas（以及r2evans 的cmets）的答案，这里的问题是各种形式的提取运算符的行为，而不是tibble 的行为。为什么？ tibble 实际上是 data.frame 的一种，正如我们在 tibble 上使用 str() 函数时所示。
> library(dplyr)
> aTibble <- tibble(f1 = factor(rep(letters[1:3],5)),
+ c1 = rnorm(15))
>
> # illustrate that aTibble is actually a type of data frame
> str(aTibble)
tibble [15 × 2] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
$ f1: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
$ c1: num [1:15] -0.5829 0.3682 1.1854 -0.6309 -0.0268 ...
R中有四种形式的提取操作符：[、[[、$和@；如What is the meaning of the dollar sign $ in R function? 中所述。
第一种形式[ 可用于提取内容形式的向量、列表、矩阵或数据框。当与数据框（或 tidyverse 中的 tibble）一起使用时，它返回类型为 data.frame 或 tibble 的对象，除非包含 drop = TRUE 参数，如 r2evans 的问题 cmets 中所述。
由于[ 函数中drop= 的默认设置是FALSE，因此df[,"f1"] 会为原始问题发布的代码产生意外或“错误”的结果。
library(dplyr)
aTibble <- tibble(f1 = factor(rep(letters[1:3],5)),
c1 = rnorm(15))
# produces unexpected answer
nlevels(aTibble[,"f1"])
> nlevels(aTibble[,"f1"])
[1] 0
drop = 参数用于从矩阵或数组（即任何具有dim 属性的对象中提取，如drop() 函数的帮助中所述。
> dim(aTibble)
[1] 15 2
>
当我们设置drop = TRUE 时，extract 函数返回一个可用的最低类型的对象，即所有长度为 1 的范围都被删除。对于原始问题，带有提取运算符的drop = TRUE 返回一个因子，这是nlevels() 的正确输入类型。
> nlevels(aTibble[,"f1",drop=TRUE])
[1] 3
提取运算符的[[ 和$ 形式提取单个对象，因此它们返回factor 类型的对象，这是nlevels() 所需的输入。
> str(aTibble$f1)
Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
> nlevels(aTibble$f1)
[1] 3
>
> # produces expected answer
> str(aTibble[["f1"]])
Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 ...
> nlevels(aTibble[["f1"]])
[1] 3
>
提取运算符的第四种形式@（称为槽运算符）用于使用 S4 对象系统构建的正式定义的对象，与此问题无关。
结论：使用 Tidyverse 时 Base R 仍然适用
根据tidyverse.org，tidyverse 是 R 包的集合，共享基本哲学、语法和数据结构。当人们熟悉 tidyverse 包系列时，就可以做到在不了解 Base R 工作原理的情况下，R 中有很多东西。
也就是说，当将 Base R 函数或 tidyverse 外部包中的函数合并到 tidyverse 风格的代码中时，了解关键的 Base R 概念非常重要。