使用rows_append()时添加因子水平以避免类型转换错误

问题根源 #

这个报错是因为两个数据集的Species因子水平不匹配：data1经过droplevels()后，Species只剩setosa和versicolor两个水平；data2则只有virginica。rows_append()要求目标数据集（x）的列类型必须兼容新增数据集（y）的列，因子水平不兼容时就会触发转换错误。

三种可行解决方案 #

1. 统一因子水平后合并 #

先提取两个数据集里所有的因子水平，重新赋值给两个数据集的Species列，再执行合并：

library(dplyr)

data1 <- iris[1:100,] %>% droplevels()
data2 <- iris[101:150,] %>% droplevels()

# 获取所有唯一的因子水平
all_species <- union(levels(data1$Species), levels(data2$Species))

# 重新设置两个数据集的因子水平
data1$Species <- factor(data1$Species, levels = all_species)
data2$Species <- factor(data2$Species, levels = all_species)

# 正常合并
dataFull <- data1 %>% rows_append(data2)

# 验证结果
levels(dataFull$Species)
#> [1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

2. 转字符类型合并后转回因子 #

临时将因子列转为字符类型，合并完成后再重新转为因子：

dataFull <- data1 %>%
  mutate(Species = as.character(Species)) %>%
  rows_append(
    data2 %>% mutate(Species = as.character(Species))
  ) %>%
  mutate(Species = factor(Species))

levels(dataFull$Species)
#> [1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

3. 用bind_rows()替代（更简便） #

如果不需要rows_append()的严格列匹配校验，bind_rows()会自动合并两个数据集的因子水平，写法更简洁：

dataFull <- bind_rows(data1, data2)
levels(dataFull$Species)
#> [1] "setosa"     "versicolor" "virginica"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AdrieSC