{"id":1414,"date":"2023-07-26T11:45:00","date_gmt":"2023-07-26T11:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/niveis-de-queda-r\/"},"modified":"2023-07-26T11:45:00","modified_gmt":"2023-07-26T11:45:00","slug":"niveis-de-queda-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/niveis-de-queda-r\/","title":{"rendered":"Como usar a fun\u00e7\u00e3o droplevels em r (com exemplos)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

A fun\u00e7\u00e3o droplevels()<\/strong> em R pode ser usada para remover n\u00edveis de fatores n\u00e3o utilizados.<\/span><\/p>\n

Esta fun\u00e7\u00e3o \u00e9 particularmente \u00fatil se quisermos remover n\u00edveis de fator que n\u00e3o s\u00e3o mais usados devido ao subconjunto de um vetor ou quadro de dados.<\/span><\/p>\n

Esta fun\u00e7\u00e3o usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n

n\u00edveis de queda (x)<\/strong><\/span><\/p>\n

onde x<\/em> \u00e9 um objeto do qual remover n\u00edveis de fator n\u00e3o utilizados.<\/span><\/p>\n

Este tutorial fornece alguns exemplos de como usar esse recurso na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

Exemplo 1: Remover n\u00edveis de fator n\u00e3o utilizados em um vetor<\/strong><\/span><\/h3>\n

Suponha que criemos um vetor de dados com cinco n\u00edveis de fator. A seguir, suponha que definimos um novo vetor de dados com apenas tr\u00eas dos cinco n\u00edveis de fator originais.<\/span><\/p>\n

 #define data with 5 factor levels\n<\/span>data <- factor<\/span> (c(1, 2, 3, 4, 5))\n\n#define new data as original data minus 4th and 5th factor levels\n<\/span>new_data <- data[-c(4, 5)]\n\n#view new data\n<\/span>new_data\n\n[1] 1 2 3\nLevels: 1 2 3 4 5\n<\/strong><\/pre>\n
 Embora os novos dados contenham apenas tr\u00eas fatores, podemos ver que ainda cont\u00eam os cinco n\u00edveis de fatores originais.<\/span><\/p>\n
 Para remover esses n\u00edveis de fator n\u00e3o utilizados, podemos usar a fun\u00e7\u00e3o droplevels()<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #drop unused factor levels<\/span>\nnew_data < -droplevels<\/span> (new_data)\n\n#view data\n<\/span>new_data\n\n[1] 1 2 3\nLevels: 1 2 3<\/strong><\/pre>\n
 Os novos dados cont\u00eam agora apenas tr\u00eas n\u00edveis de fatores.<\/span><\/p>\n
 Exemplo 2: Remover n\u00edveis de fator n\u00e3o utilizados em um quadro de dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Suponha que criamos um quadro de dados no qual uma das vari\u00e1veis \u00e9 um fator de cinco n\u00edveis. A seguir, suponha que definimos um novo quadro de dados que remove dois destes n\u00edveis de fator:<\/span><\/p>\n
 #create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (region= factor<\/span> (c('A', 'B', 'C', 'D', 'E')),\n                 sales = c(13, 16, 22, 27, 34))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n  regional sales\n1 to 13\n2 B 16\n3 C 22\n4 D 27\n5 E 34\n\n#define new data frame\n<\/span>new_df <- subset<\/span> (df, sales < 25)\n\n#view new data frame\n<\/span>new_df\n\n  regional sales\n1 to 13\n2 B 16\n3 C 22\n\n#check levels of region variable\n<\/span>levels<\/span> (new_df$region)\n\n[1] \u201cA\u201d \u201cB\u201d \u201cC\u201d \u201cD\u201d \u201cE\u201d\n<\/strong><\/pre>\n
 Embora o novo banco de dados contenha apenas tr\u00eas fatores na coluna regi\u00e3o<\/em> , ele ainda cont\u00e9m os cinco n\u00edveis de fatores originais. Isso criaria problemas se tent\u00e1ssemos criar gr\u00e1ficos usando esses dados.<\/span><\/p>\n
 Para remover n\u00edveis de fator n\u00e3o utilizados da vari\u00e1vel de regi\u00e3o<\/em> , podemos usar a fun\u00e7\u00e3o droplevels()<\/strong> :<\/span><\/p>\n
 #drop unused factor levels\n<\/span>new_df$region <- droplevels<\/span> (new_df$region)\n\n#check levels of region variable\n<\/span>levels<\/span> (new_df$region)\n\n[1] \u201cA\u201d \u201cB\u201d \u201cC\u201d\n<\/strong><\/pre>\n
 Agora, a vari\u00e1vel regi\u00e3o<\/em> cont\u00e9m apenas tr\u00eas n\u00edveis de fatores.<\/span><\/p>\n
 Voc\u00ea pode encontrar mais tutoriais de R nesta p\u00e1gina<\/a> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
A fun\u00e7\u00e3o droplevels() em R pode ser usada para remover n\u00edveis de fatores n\u00e3o utilizados. Esta fun\u00e7\u00e3o \u00e9 particularmente \u00fatil se quisermos remover n\u00edveis de fator que n\u00e3o s\u00e3o mais usados devido ao subconjunto de um vetor ou quadro de dados. 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