В следующем примере, который я написал, показано, как
Этот рабочий пример является автономным. Он будет определять простой объект запроса, который использует объект window XMLHttpRequest
для совершения вызовов. Он будет определять простую функцию, чтобы дождаться завершения кучи обещаний.
Контекст. В этом примере запрашивается конечная точка Spotify Web API для поиска объектов playlist
для заданного набора строк запроса:
[
"search?type=playlist&q=%22doom%20metal%22",
"search?type=playlist&q=Adele"
]
Для каждого элемента новый Promise запустит блок - ExecutionBlock
, проанализирует результат, заплатит новый набор обещаний на основе массива результатов, который представляет собой список объектов Spotify user
и выполняет новый HTTP-вызов в ExecutionProfileBlock
асинхронно.
Затем вы можете увидеть вложенную структуру Promise, которая позволяет вам генерировать множественные и полностью асинхронные вложенные HTTP-вызовы и присоединять результаты к каждому подмножеству вызовов через Promise.all
.
NOTE Recent Spotify search
API-интерфейсам потребуется указать токен доступа в заголовках запроса:
-H "Authorization: Bearer {your access token}"
Итак, вы должны запустить следующий пример, вам нужно поместить маркер доступа в заголовки запроса:
var spotifyAccessToken = "YourSpotifyAccessToken";
var console = {
log: function(s) {
document.getElementById("console").innerHTML += s + "
"
}
}
// Simple XMLHttpRequest
// based on https://davidwalsh.name/xmlhttprequest
SimpleRequest = {
call: function(what, response) {
var request;
if (window.XMLHttpRequest) { // Mozilla, Safari, ...
request = new XMLHttpRequest();
} else if (window.ActiveXObject) { // Internet Explorer
try {
request = new ActiveXObject('Msxml2.XMLHTTP');
}
catch (e) {
try {
request = new ActiveXObject('Microsoft.XMLHTTP');
} catch (e) {}
}
}
// State changes
request.onreadystatechange = function() {
if (request.readyState === 4) { // Done
if (request.status === 200) { // Complete
response(request.responseText)
}
else
response();
}
}
request.open('GET', what, true);
request.setRequestHeader("Authorization", "Bearer " + spotifyAccessToken);
request.send(null);
}
}
//PromiseAll
var promiseAll = function(items, block, done, fail) {
var self = this;
var promises = [],
index = 0;
items.forEach(function(item) {
promises.push(function(item, i) {
return new Promise(function(resolve, reject) {
if (block) {
block.apply(this, [item, index, resolve, reject]);
}
});
}(item, ++index))
});
Promise.all(promises).then(function AcceptHandler(results) {
if (done) done(results);
}, function ErrorHandler(error) {
if (fail) fail(error);
});
}; //promiseAll
// LP: deferred execution block
var ExecutionBlock = function(item, index, resolve, reject) {
var url = "https://api.spotify.com/v1/"
url += item;
console.log( url )
SimpleRequest.call(url, function(result) {
if (result) {
var profileUrls = JSON.parse(result).playlists.items.map(function(item, index) {
return item.owner.href;
})
resolve(profileUrls);
}
else {
reject(new Error("call error"));
}
})
}
arr = [
"search?type=playlist&q=%22doom%20metal%22",
"search?type=playlist&q=Adele"
]
promiseAll(arr, function(item, index, resolve, reject) {
console.log("Making request [" + index + "]")
ExecutionBlock(item, index, resolve, reject);
}, function(results) { // Aggregated results
console.log("All profiles received " + results.length);
//console.log(JSON.stringify(results[0], null, 2));
///// promiseall again
var ExecutionProfileBlock = function(item, index, resolve, reject) {
SimpleRequest.call(item, function(result) {
if (result) {
var obj = JSON.parse(result);
resolve({
name: obj.display_name,
followers: obj.followers.total,
url: obj.href
});
} //result
})
} //ExecutionProfileBlock
promiseAll(results[0], function(item, index, resolve, reject) {
//console.log("Making request [" + index + "] " + item)
ExecutionProfileBlock(item, index, resolve, reject);
}, function(results) { // aggregated results
console.log("All response received " + results.length);
console.log(JSON.stringify(results, null, 2));
}
, function(error) { // Error
console.log(error);
})
/////
},
function(error) { // Error
console.log(error);
});
Я подробно рассмотрел это решение здесь .
Все, что вам нужно сделать, это снова применить множитель () к вашей переменной после подмножества:
> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c d e
subdf$letters <- factor(subdf$letters)
> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c
ИЗМЕНИТЬ
Пример примера с параметрами:
factor(ff) # drops the levels that do not occur
Для удаления уровней из всех столбцов факторов в кадре данных вы можете использовать:
subdf <- subset(df, numbers <= 3)
subdf[] <- lapply(subdf, function(x) if(is.factor(x)) factor(x) else x)
Вот еще один способ, который, я считаю, эквивалентен подходу factor(..)
:
> df <- data.frame(let=letters[1:5], num=1:5)
> subdf <- df[df$num <= 3, ]
> subdf$let <- subdf$let[ , drop=TRUE]
> levels(subdf$let)
[1] "a" "b" "c"
Для полноты, теперь есть fct_drop
в пакете forcats
http://forcats.tidyverse.org/reference/fct_drop.html .
Он отличается от droplevels
тем, как он имеет дело с NA
:
f <- factor(c("a", "b", NA), exclude = NULL)
droplevels(f)
# [1] a b <NA>
# Levels: a b <NA>
forcats::fct_drop(f)
# [1] a b <NA>
# Levels: a b
Я написал служебные функции для этого. Теперь, когда я знаю о drop.levels gdata, он выглядит довольно похожим. Здесь они (из здесь ):
present_levels <- function(x) intersect(levels(x), x)
trim_levels <- function(...) UseMethod("trim_levels")
trim_levels.factor <- function(x) factor(x, levels=present_levels(x))
trim_levels.data.frame <- function(x) {
for (n in names(x))
if (is.factor(x[,n]))
x[,n] = trim_levels(x[,n])
x
}
Другой способ сделать то же самое, но с dplyr
library(dplyr)
subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels()
str(subdf)
Изменить:
Также работает! Благодаря agenis
subdf <- df %>% filter(numbers <= 3) %>% droplevels
levels(subdf$letters)
здесь есть способ сделать это
varFactor <- factor(letters[1:15])
varFactor <- varFactor[1:5]
varFactor <- varFactor[drop=T]
Очень интересная нить, мне особенно понравилась идея просто подставить подзаголовок снова. Раньше у меня была аналогичная проблема, и я просто перешел к символу, а затем вернулся к коэффициенту.
df <- data.frame(letters=letters[1:5],numbers=seq(1:5))
levels(df$letters)
## [1] "a" "b" "c" "d" "e"
subdf <- df[df$numbers <= 3]
subdf$letters<-factor(as.character(subdf$letters))
Это известная проблема, и одно возможное решение предоставляется drop.levels()
в пакете gdata , где ваш пример становится
> drop.levels(subdf)
letters numbers
1 a 1
2 b 2
3 c 3
> levels(drop.levels(subdf)$letters)
[1] "a" "b" "c"
Существует также dropUnusedLevels
в пакете Hmisc . Однако он работает только путем изменения оператора подмножества [
и здесь неприменим.
В качестве следствия прямой подход на основе столбца является простым as.factor(as.character(data))
:
> levels(subdf$letters)
[1] "a" "b" "c" "d" "e"
> subdf$letters <- as.factor(as.character(subdf$letters))
> levels(subdf$letters)
[1] "a" "b" "c"
Если вы не хотите этого поведения, не используйте факторы, используйте вместо него векторы символов. Я думаю, что это имеет больше смысла, чем исправление. Попробуйте выполнить следующие действия перед загрузкой данных с помощью read.table
или read.csv
:
options(stringsAsFactors = FALSE)
Недостатком является то, что вы ограничены алфавитным порядком. (переупорядочить ваш друг для сюжетов)
Глядя на код droplevels
методов в источнике R, вы можете видеть , он обтекает функцию factor
. Это означает, что вы можете в основном воссоздать столбец с функцией factor
. Ниже data.table способ сбросить уровни из всех столбцов факторов.
library(data.table)
dt = data.table(letters=factor(letters[1:5]), numbers=seq(1:5))
levels(dt$letters)
#[1] "a" "b" "c" "d" "e"
subdt = dt[numbers <= 3]
levels(subdt$letters)
#[1] "a" "b" "c" "d" "e"
upd.cols = sapply(subdt, is.factor)
subdt[, names(subdt)[upd.cols] := lapply(.SD, factor), .SDcols = upd.cols]
levels(subdt$letters)
#[1] "a" "b" "c"
Это неприятно. Так я обычно делаю это, чтобы не загружать другие пакеты:
levels(subdf$letters)<-c("a","b","c",NA,NA)
, который получает вас:
> subdf$letters
[1] a b c
Levels: a b c
Обратите внимание, что новые уровни заменят все, что занимает их индекс в старые значения (subdf $ letters), поэтому что-то вроде:
levels(subdf$letters)<-c(NA,"a","c",NA,"b")
не будет работать.
Это, очевидно, не идеально, когда у вас много уровней, но для Несколько, это быстро и легко.
Поскольку R версии 2.12, есть функция droplevels()
.
levels(droplevels(subdf$letters))