`levels <-`（这是什么法术？

在回答另一个问题时，@ Marek发布了以下解决方案：https ://stackoverflow.com/a/10432263/636656

dat <- structure(list(product = c(11L, 11L, 9L, 9L, 6L, 1L, 11L, 5L, 
                                  7L, 11L, 5L, 11L, 4L, 3L, 10L, 7L, 10L, 5L, 9L, 8L)), .Names = "product", row.names = c(NA, -20L), class = "data.frame")

`levels<-`(
  factor(dat$product),
  list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
  )

产生的输出：

 [1] Generic Generic Bayer   Bayer   Advil   Tylenol Generic Advil   Bayer   Generic Advil   Generic Advil   Tylenol
[15] Generic Bayer   Generic Advil   Bayer   Bayer  

这只是矢量的打印输出，因此要存储它，您可能会更加困惑：

res <- `levels<-`(
  factor(dat$product),
  list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
  )

显然，这是对level函数的某种调用，但是我不知道在这里正在做什么。这种魔术的术语是什么，我如何在这方面增加我的魔法能力？

这里的答案是好的，但是它们缺少重要的一点。让我尝试描述一下。

R是一种功能语言，不喜欢对其对象进行变异。但是它确实允许使用替换函数进行赋值语句：

levels(x) <- y

相当于

x <- `levels<-`(x, y)

诀窍是，这种重写是由<-; 完成的。这不是由levels<-。levels<-只是一个接受输入并给出输出的常规函数​​；它不会改变任何东西。

其后果之一是，根据上述规则，<-必须是递归的：

levels(factor(x)) <- y

是

factor(x) <- `levels<-`(factor(x), y)

是

x <- `factor<-`(x, `levels<-`(factor(x), y))

这种纯功能的转换（直到最后发生分配的地方）等同于命令式语言中的分配，这真是太好了。如果我没记错的话，这种使用功能语言的结构称为镜头。

但是，一旦您定义了诸如的替换函数levels<-，您将获得另一个意想不到的意外收获：您不仅具有进行分配的能力，还拥有一个方便的功能，该功能吸收了一个因素，并给出了不同级别的另一个因素。确实没有任何“分配”！

因此，您所描述的代码只是利用的另一种解释levels<-。我承认这个名称levels<-有点令人困惑，因为它暗示了一项任务，但是事实并非如此。该代码只是建立了一种管道：

• 从...开始 dat$product

• 将其转换为因子

• 改变水平

• 存放在 res

我个人认为代码行很漂亮;）

没有法宝，这就是（子）分配功能的定义方式。 levels<-有点不同，因为它是（子）分配因子属性而不是元素本身的原始函数。有很多此类函数的示例：

`<-`              # assignment
`[<-`             # sub-assignment
`[<-.data.frame`  # sub-assignment data.frame method
`dimnames<-`      # change dimname attribute
`attributes<-`    # change any attributes

其他二进制运算符也可以这样调用：

`+`(1,2)  # 3
`-`(1,2)  # -1
`*`(1,2)  # 2
`/`(1,2)  # 0.5

既然您已经知道了，类似这样的事情确实应该引起您的注意：

Data <- data.frame(x=1:10, y=10:1)
names(Data)[1] <- "HI"              # How does that work?!? Magic! ;-)

之所以具有这种“魔力”，是因为“赋值”表格必须具有实际变量才能使用。而且factor(dat$product)没有分配任何东西。

# This works since its done in several steps
x <- factor(dat$product)
levels(x) <- list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
x

# This doesn't work although it's the "same" thing:
levels(factor(dat$product)) <- list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
# Error: could not find function "factor<-"

# and this is the magic work-around that does work
`levels<-`(
  factor(dat$product),
  list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, Bayer=7:9, Generic=10:12)
  )

对于用户代码，我确实想知道为什么要使用这种语言操作？您问这是什么魔术，其他人指出您正在调用名称为的替换函数levels<-。对于大多数人来说，这是魔术，实际上它的预期用途是levels(foo) <- bar。

您显示的用例是不同的，因为product在全局环境中不存在该用例，因此它仅在调用的本地环境中存在，levels<-因此您要进行的更改不会持久化-没有对的重新分配dat。

在这些情况下，within() 是使用的理想功能。您自然希望写

levels(product) <- bar

在R中，但当然product不作为对象存在。within()可以解决此问题，因为它可以设置您希望对其运行R代码的环境，并在该环境中评估您的表达式。within()因此，在正确修改的数据帧中成功分配了从调用到的返回对象。

这是一个示例（您无需创建新文件datX-我只是这样做，因此中间步骤仍保留在最后）

## one or t'other
#dat2 <- transform(dat, product = factor(product))
dat2 <- within(dat, product <- factor(product))

## then
dat3 <- within(dat2, 
               levels(product) <- list(Tylenol=1:3, Advil=4:6, 
                                       Bayer=7:9, Generic=10:12))

这使：

> head(dat3)
  product
1 Generic
2 Generic
3   Bayer
4   Bayer
5   Advil
6 Tylenol
> str(dat3)
'data.frame':   20 obs. of  1 variable:
 $ product: Factor w/ 4 levels "Tylenol","Advil",..: 4 4 3 3 2 1 4 2 3 4 ...

我很难弄清您显示的结构在大多数情况下如何有用-如果您想更改数据，更改数据，不创建另一个副本并更改它（这就是所有levels<-调用所做的工作） ）。