R函数将多个因子水平定义为缺失答案

【问题标题】：R function to define several factor levels as missingR函数将多个因子水平定义为缺失
【发布时间】：2022-01-12 17:35:46
【问题描述】：

我有几个因素，我想将其定义为“无答案”和“不知道”级别。但是，我为实现此目的而编写的功能不起作用，我无法弄清楚原因。示例：

y <- factor(c("a", "b", "c", "Don´t know", "No answer"))
z <- factor(c("a", "b", "c", "Don´t know", "No answer"))
y

[1] a          b          c          Don´t know No answer 
Levels: a b c Don´t know No answer

将单个变量的级别定义为缺失确实有效

levels(y)[levels(y)=="Don´t know"|levels(y)=="No answer"]<- NA
y
[1] a    b    c    <NA> <NA>
Levels: a b c

但是，应用函数不会。

nafac <- function(x)
{
levels(x)[levels(x)=="Don´t know"|levels(x)=="No answer"]<- NA
}
nafac(z)
z
[1] a          b          c          Don´t know No answer 
Levels: a b c Don´t know No answer

函数有什么问题？谢谢！

【问题讨论】：

你的函数修改了它的本地副本；它需要返回修改后的值，你称之为z <- nafac(z)。
R 通过 value 而不是引用传递。所以正如@user2554330所说：nafac(z)所做的只是将z的value存储在x内，然后修改x在的范围内功能。原来的 z 在您的工作区中保持不变。你需要做的是将nafac()重写为return()x的修改版本，然后使用这个结果覆盖原来的z，如下所示：z <- nafac(z)。

标签： r function

【解决方案1】：

我们可以简单地添加return 来返回更新的向量；

nafac <- function(x){
levels(x)[levels(x)=="Don´t know"|levels(x)=="No answer"]<- NA
return(x)
}

nafac(z)

输出；

a b c <NA> <NA>

【讨论】：