根据 R 中的逻辑条件更改因子向量的元素

Question

是否有一种方便且通用的方法来根据逻辑条件更改因子向量的元素（包含各种因子水平和缺失值作为元素）（在这种情况下：对于向量的子集，将缺失值更改为R 中的因子水平）？

给定因子向量 (fact) 和此处生成的逻辑向量 (sel)：

fact0 <- c("no","no","maybe",NA,"yes","yes","no","no",NA,NA,"maybe") 
fact <- factor(fact0) 
sel <- c(FALSE,TRUE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE)

所需的输出：

 [1] no    no    maybe no    yes   yes   no    no    no    <NA>  maybe
Levels: maybe no yes

我的第一个想法是使用 ifelse()，但这似乎将因子向量转换为 "character" 或 "numeric"，如下所示：

ifelse(is.na(fact) & sel, "no", fact)
ifelse(is.na(fact) & sel, 2, fact)

A related question 基于 levels() 给出了一个有趣的答案，但该解决方案无法将缺失值作为逻辑条件的一部分处理：

levels(fact)[which(is.na(fact) & sel)] #Output is "[1] NA NA"
levels(fact)[which(is.na(fact) & sel)] <- "no"
levels(fact)[which(is.na(fact) & sel)] #Still "[1] NA NA"

一个丑陋的解决方案是将因子向量更改为 "character"，对其执行 ifelse()，然后转换回因子，如下所示：

char <- as.character(fact)
char2 <- ifelse(is.na(char) & sel, "no", char)
fact2 <- factor(char2)
fact2 #This is the desired output

有没有没有这个转换技巧的更优雅的方法？

Answer 1

这是一个仅遍历 "fact0" 向量并将任何 NA 值替换为 "no" 的选项，其中 "sel" 中的相同索引为 TRUE

sapply(seq_along(fact0), function(i) as.factor(ifelse(sel[i] & is.na(fact0[i]), "no", fact0[i])))
 [1] no    no    maybe no    yes   yes   no    no    no    <NA>  maybe
Levels: no maybe yes

根据 R 中的逻辑条件更改因子向量的元素

Changing elements of a factor vector based on logical conditions in R

logic

if-statement

r

vector

na