Хочет удалить отфильтрованные значения равными нулю

Question

Я отфильтровал столбец, и теперь у меня много компаний, значение которых равно 0. Моя проблема в том, что я не могу их удалить, и теперь у меня много данных, которые я не хочу использовать.

Я выяснил, что в компаниях должно быть более 15 дел.

dat1<-dat %>% group_by(Company) %>% filter(n()>15)

Теперь, как вы можете видеть ниже, я получаю сводную информацию о том, что компании с числом менее 15 нуль. Как я могу очистить свои данные, чтобы у меня были только те данные, где dat1 $ Компания отличается от нуля?

Я полагаю, это легко исправить но я не могу заставить работать что-либо без ошибки.

Я попробовал какую функцию, но получаю сообщение об ошибке длины столбцов.

Ниже приведен пример моих данных. В качестве примера я хочу удалить строку, содержащую Visitmors / U002FMorsø Turiskbüro, поскольку эта компания не появляется в данных более 15 раз.

Я хочу удалить все названия компаний, которые имеют значение 0 после I отфильтровали. Если я использую dat1<-dat1[dat1$Company != 0,], эти компании все еще там. Я предполагаю, что это потому, что название компании отличается от нуля, и я хочу удалить все компании, которые имеют менее 15 строк в наборе данных.

У меня есть следующий код:

dat$`House type`<-as.factor(dat$`House type`) dat$Company<-as.factor(dat$Company) dat1<-dat %>% group_by(Company) %>% filter(n()>15) dat1<-dat1[dat1$Company != 0,]

structure(list(Region = c("Rømø", "Bornholm", "Falster", "Bornholm", 
"Südwestjütland", "Nordwestjütland", "Westjütland", "Limfjord", 
"Südostjütland", "Lolland", "Fünen", "Westjütland", "Nordostjütland", 
"Rømø", "Lolland", "Südostjütland", "Seeland", "Lolland", "Westjütland", 
"Falster"), `House type` = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "Ferienhaus", class = "factor"), 
    Pool = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
    0, 0, 0, 0), Company = structure(c(2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 2L, 
    1L, 4L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 1L, 3L, 3L), .Label = c("DanCenter", 
    "Novasol", "Sonne und Strand", "Visitmors\\u002FMorsø Turistbüro"
    ), class = "factor"), P50 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "224.00", 
    "-1", "-1", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "449.00", "409.00", 
    "330.00", "368.46", "426.41", "350.00", "-1", "-1", "-1"), 
    P51 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "284.00", "-1", "389.00", 
    "1042.58", "1159.00", "-1", "-1", "779.00", "594.00", "810.00", 
    "443.79", "701.59", "850.00", "-1", "-1", "-1"), P52 = c("-1", 
    "-1", "-1", "-1", "604.00", "-1", "824.00", "1042.58", "-1", 
    "-1", "-1", "1154.00", "594.00", "-1", "-1", "-1", "-1", 
    "-1", "-1", "-1"), P1 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "224.00", 
    "-1", "-1", "683.41", "-1", "-1", "-1", "449.00", "409.00", 
    "320.00", "-1", "426.41", "-1", "-1", "-1", "-1"), P2 = c("-1", 
    "-1", "-1", "-1", "224.00", "-1", "254.00", "683.41", "599.00", 
    "-1", "-1", "449.00", "409.00", "330.00", "-1", "-1", "-1", 
    "-1", "-1", "-1"), P3 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "224.00", 
    "-1", "254.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "449.00", 
    "409.00", "330.00", "-1", "426.41", "-1", "-1", "-1", "-1"
    ), P4 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "224.00", "-1", "269.00", 
    "683.41", "599.00", "-1", "-1", "449.00", "409.00", "330.00", 
    "-1", "426.41", "-1", "-1", "-1", "-1"), P5 = c("-1", "-1", 
    "-1", "-1", "224.00", "-1", "264.00", "683.41", "599.00", 
    "-1", "-1", "449.00", "409.00", "330.00", "-1", "426.41", 
    "-1", "-1", "-1", "-1"), P6 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "-1", 
    "-1", "254.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "524.00", 
    "409.00", "330.00", "-1", "465.17", "-1", "-1", "-1", "-1"
    ), P7 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "254.00", "683.41", 
    "599.00", "-1", "-1", "449.00", "409.00", "330.00", "-1", 
    "426.41", "-1", "-1", "-1", "-1"), P8 = c("-1", "-1", "-1", 
    "-1", "224.00", "-1", "254.00", "683.41", "599.00", "-1", 
    "-1", "449.00", "409.00", "330.00", "-1", "426.41", "-1", 
    "-1", "-1", "-1"), P9 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "224.00", 
    "-1", "254.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "449.00", 
    "409.00", "330.00", "368.46", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1"
    ), P10 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "254.00", 
    "683.41", "599.00", "-1", "-1", "399.00", "409.00", "330.00", 
    "368.46", "-1", "-1", "284.00", "-1", "-1"), P11 = c("-1", 
    "-1", "-1", "-1", "224.00", "-1", "254.00", "683.41", "599.00", 
    "-1", "-1", "524.00", "409.00", "330.00", "368.46", "426.41", 
    "-1", "284.00", "-1", "-1"), P12 = c("-1", "-1", "-1", "-1", 
    "229.00", "-1", "254.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", 
    "524.00", "409.00", "330.00", "368.46", "426.41", "-1", "284.00", 
    "-1", "-1"), P13 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1", 
    "-1", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "734.00", "409.00", 
    "330.00", "368.46", "426.41", "-1", "284.00", "-1", "-1"), 
    P14 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "683.41", 
    "799.00", "-1", "-1", "889.00", "-1", "-1", "455.98", "701.59", 
    "-1", "289.00", "-1", "-1"), P15 = c("-1", "-1", "-1", "464.00", 
    "-1", "-1", "314.00", "683.41", "799.00", "-1", "-1", "734.00", 
    "-1", "-1", "368.46", "465.17", "-1", "314.00", "-1", "-1"
    ), P16 = c("461.00", "-1", "-1", "464.00", "264.00", "-1", 
    "254.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "474.00", "409.00", 
    "359.00", "368.46", "426.41", "-1", "304.00", "-1", "-1"), 
    P17 = c("461.00", "-1", "-1", "-1", "289.00", "-1", "264.00", 
    "683.41", "599.00", "-1", "-1", "629.00", "409.00", "359.00", 
    "368.46", "426.41", "-1", "309.00", "-1", "-1"), P18 = c("490.00", 
    "-1", "-1", "439.00", "249.00", "-1", "254.00", "683.41", 
    "599.00", "-1", "-1", "629.00", "409.00", "359.00", "368.46", 
    "465.17", "-1", "299.00", "-1", "-1"), P19 = c("-1", "-1", 
    "-1", "524.00", "224.00", "-1", "254.00", "683.41", "599.00", 
    "-1", "-1", "-1", "594.00", "359.00", "368.46", "426.41", 
    "-1", "284.00", "-1", "-1"), P20 = c("-1", "-1", "-1", "579.00", 
    "-1", "-1", "314.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "-1", 
    "594.00", "-1", "-1", "465.17", "-1", "294.00", "-1", "-1"
    ), P21 = c("-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "314.00", 
    "683.41", "599.00", "-1", "-1", "-1", "594.00", "-1", "-1", 
    "-1", "-1", "289.00", "-1", "-1"), P22 = c("-1", "-1", "-1", 
    "-1", "-1", "-1", "314.00", "683.41", "799.00", "-1", "-1", 
    "-1", "594.00", "359.00", "-1", "465.17", "529.00", "299.00", 
    "-1", "-1"), P23 = c("-1", "1047.53", "-1", "-1", "-1", "-1", 
    "319.00", "683.41", "799.00", "-1", "-1", "-1", "594.00", 
    "-1", "-1", "465.17", "529.00", "299.00", "-1", "-1"), P24 = c("-1", 
    "632.64", "-1", "-1", "-1", "-1", "314.00", "683.41", "799.00", 
    "-1", "-1", "-1", "594.00", "-1", "368.46", "-1", "529.00", 
    "284.00", "-1", "-1"), P25 = c("762.00", "632.64", "-1", 
    "-1", "-1", "-1", "314.00", "893.48", "799.00", "-1", "-1", 
    "-1", "594.00", "-1", "368.46", "465.17", "570.00", "299.00", 
    "1214.62", "-1"), P26 = c("-1", "987.58", "-1", "-1", "414.00", 
    "-1", "459.00", "893.48", "1160.00", "1099.00", "-1", "664.00", 
    "579.00", "-1", "-1", "882.44", "923.00", "339.00", "1483.66", 
    "1005.96"), P27 = c("-1", "-1", "1248.19", "-1", "769.00", 
    "-1", "924.00", "1042.58", "1200.00", "1290.00", "-1", "1129.00", 
    "894.00", "820.00", "-1", "1063.91", "1009.00", "624.00", 
    "1758.65", "1301.57"), P28 = c("-1", "-1", "1248.19", "-1", 
    "949.00", "-1", "1059.00", "1042.58", "1200.00", "1290.00", 
    "-1", "-1", "954.00", "889.00", "-1", "1114.48", "-1", "784.00", 
    "-1", "-1"), P29 = c("1296.00", "-1", "1248.19", "-1", "1014.00", 
    "-1", "1059.00", "1042.58", "1200.00", "1290.00", "-1", "-1", 
    "954.00", "889.00", "-1", "1114.48", "-1", "824.00", "-1", 
    "-1"), P30 = c("1296.00", "1364.52", "1248.19", "-1", "994.00", 
    "-1", "-1", "1042.58", "1200.00", "1290.00", "-1", "-1", 
    "934.00", "889.00", "-1", "1114.48", "970.00", "734.00", 
    "-1", "-1"), P31 = c("1240.00", "1300.57", "1248.19", "-1", 
    "-1", "-1", "989.00", "1042.58", "1200.00", "-1", "-1", "1129.00", 
    "894.00", "889.00", "-1", "1063.91", "1116.00", "669.00", 
    "-1", "-1"), P32 = c("897.00", "1210.62", "1248.19", "-1", 
    "-1", "-1", "-1", "893.48", "1020.00", "879.00", "-1", "-1", 
    "774.00", "820.00", "-1", "973.77", "680.00", "534.00", "1649.13", 
    "-1"), P33 = c("713.00", "987.58", "-1", "-1", "-1", "-1", 
    "-1", "-1", "799.00", "-1", "-1", "-1", "579.00", "810.00", 
    "-1", "882.44", "569.00", "344.00", "-1", "-1"), P34 = c("-1", 
    "687.59", "-1", "-1", "-1", "-1", "-1", "683.41", "799.00", 
    "-1", "-1", "-1", "594.00", "810.00", "-1", "701.59", "529.00", 
    "304.00", "-1", "788.92"), P35 = c("-1", "632.64", "615.26", 
    "-1", "-1", "-1", "-1", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "-1", 
    "594.00", "359.00", "380.65", "465.17", "429.00", "309.00", 
    "1214.62", "-1"), P36 = c("489.00", "-1", "-1", "-1", "-1", 
    "-1", "-1", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "-1", "594.00", 
    "359.00", "-1", "-1", "429.00", "319.00", "1214.62", "-1"
    ), P37 = c("489.00", "-1", "-1", "609.00", "269.00", "-1", 
    "354.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "629.00", "594.00", 
    "359.00", "-1", "-1", "429.00", "284.00", "1214.62", "-1"
    ), P38 = c("460.00", "-1", "-1", "609.00", "299.00", "-1", 
    "409.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "629.00", "594.00", 
    "359.00", "368.46", "465.17", "429.00", "289.00", "-1", "-1"
    ), P39 = c("489.00", "-1", "-1", "-1", "299.00", "-1", "409.00", 
    "683.41", "599.00", "-1", "-1", "629.00", "594.00", "359.00", 
    "368.46", "465.17", "429.00", "284.00", "-1", "-1"), P40 = c("460.00", 
    "-1", "-1", "609.00", "-1", "-1", "374.00", "683.41", "799.00", 
    "-1", "-1", "739.00", "594.00", "359.00", "368.46", "465.17", 
    "529.00", "284.00", "-1", "-1"), P41 = c("497.00", "-1", 
    "-1", "914.00", "-1", "-1", "384.00", "683.41", "799.00", 
    "-1", "-1", "889.00", "594.00", "359.00", "443.79", "701.59", 
    "569.00", "289.00", "-1", "-1"), P42 = c("370.00", "-1", 
    "-1", "609.00", "-1", "-1", "359.00", "683.41", "599.00", 
    "-1", "-1", "734.00", "594.00", "330.00", "380.65", "465.17", 
    "429.00", "284.00", "-1", "-1"), P43 = c("-1", "-1", "-1", 
    "-1", "-1", "-1", "354.00", "-1", "599.00", "-1", "-1", "-1", 
    "594.00", "-1", "-1", "465.17", "-1", "-1", "-1", "-1"), 
    P44 = c("370.00", "-1", "-1", "-1", "259.00", "-1", "274.00", 
    "683.41", "599.00", "-1", "-1", "474.00", "409.00", "-1", 
    "-1", "426.41", "350.00", "-1", "-1", "-1"), P45 = c("370.00", 
    "-1", "-1", "-1", "259.00", "-1", "264.00", "683.41", "599.00", 
    "-1", "-1", "589.00", "409.00", "330.00", "-1", "-1", "350.00", 
    "-1", "-1", "-1"), P46 = c("370.00", "-1", "-1", "-1", "244.00", 
    "-1", "254.00", "683.41", "599.00", "-1", "-1", "589.00", 
    "409.00", "330.00", "-1", "-1", "350.00", "-1", "-1", "-1"
    ), P47 = c("370.00", "-1", "-1", "-1", "224.00", "-1", "254.00", 
    "683.41", "599.00", "-1", "-1", "589.00", "409.00", "330.00", 
    "-1", "-1", "350.00", "-1", "-1", "-1"), P48 = c("-1", "-1", 
    "-1", "-1", "224.00", "-1", "254.00", "683.41", "599.00", 
    "-1", "-1", "589.00", "409.00", "330.00", "368.46", "426.41", 
    "350.00", "-1", "-1", "-1"), P49 = c("-1", "-1", "-1", "-1", 
    "224.00", "-1", "254.00", "683.41", "659.00", "-1", "-1", 
    "449.00", "409.00", "330.00", "368.46", "426.41", "350.00", 
    "-1", "-1", "-1")), row.names = c(NA, -20L), groups = structure(list(
    Company = structure(c(58L, 205L, 245L, 290L), .Label = c("-1", 
    "240 sqm2 Hotel Apartment in CPH Center", "Agger Tange Feriecenter", 
    "Allan Lindholm Andreassen", "Allan Valentin Hansen", "Anders Bentien", 
    "Anders Eskling", "Anders Heidemann", "Anders Thomassen", 
    "Anette Stagstrup", "Anita", "Anna bauer Andersen", "Anne and Tommaso", 
    "Annette Grønkær", "Aparthotel Bølshavn 9", "Apartments - Hejren", 
    "Apartments Bandholm", "Arne Andersen", "Arne Christensen", 
    "Arthur Aparts", "Asa Hildur Baldvinsdottir", "Askegaarden Apartments", 
    "Assem & Jesper", "Athome Apartments", "Ballen Havehuset", 
    "Ballen Strandpark Apartments", "Benjamin Schmitt", "Betina Nissen", 
    "Betina Robertsen", "Bettina Lauritzen", "Birgit Hoffmann", 
    "Birgith & Hans Tørsleff", "Birgitte Douglas", "Birgitte Reinhold Jakobsen", 
    "Blokhus Golfcenter", "Bo Madsen", "Bo Tune", "Bobakka", 
    "Bodil Frederiksen", "Britt Salling", "Camilla Gravgaard", 
    "Carlo", "Carsten Thomsen", "Casper Friis", "Catherina", 
    "Cecilie og Stig Ommundsen", "Central & New Nordic CPH Apartment", 
    "Central 4 bedroom apt. for big groups", "Charlotte Hyttel Henningsen Bigan", 
    "Christer Bell", "Christina Lindholm", "Claus Bork", "Connie Nielson", 
    "Connie Vestergaard", "CPH Boutique Hotel Apartments", "D.Tettinger", 
    "Dan Jensen", "DanCenter", "David", "Designer-home 50m. from Nyhavn", 
    "Diana og Kenneth Madsen", "Diana Schæffer", "Dinesen Collection - 3BR Pure LUX By New Harbour", 
    "dk-ferien Aps", "dk-ferien Ferienhausvermittlung", "Dorte", 
    "Dorte Bräuner", "Dr. Manfred und Gertrude Richter-Reichhelm", 
    "Dronningens Ferieby", "DS Buchungsservice", "Ejvind Koch", 
    "Elisesminde", "Ellen Ebsen", "Enjoy Resorts Marina Fiskenæs", 
    "Erik Bindslev", "Erik Kjer Hansen", "Erik Lind Jacobsen", 
    "Eva Nøhr og Ulrik Haastrup Strøm", "Evelin Weichert", "Fam. Packebusch", 
    "Fanø bad Ferielejligheder", "Finn Støy", "Fitting Landsbyferie Apartments", 
    "Frankrigsgade 10 Apartment", "Frankrigsgade 7 apartment", 
    "Fuglegårdsvej", "Fuglsang Apartments Langeland", "Gabriela Ionita", 
    "Gitte", "Give Apartment", "Give City Apartment", "GUESTapart - Aarhus", 
    "Guesthouse Sharon Suite", "Gösta Toft", "Hanne Tauber", 
    "Haramara Bed and Breakfast", "Hartmut Pousset", "Heidi Helsinghof", 
    "Heine Buus", "Heine Sort", "Helen Hohlmann", "Helene Ejsing", 
    "Helle", "Helle Andersen", "Helle Eriksen", "Helle Nexö", 
    "Henning Stengaard Mortensen", "Henriette & Mathias Merker", 
    "Henrik Beisheim", "Henrik Møhring Madsen", "Henrik Paludan", 
    "Henrik Paarup", "Herning City Apartments", "Herr Bahne Bahnsen", 
    "Holidayhome Rejsby close to Rømø", "Holmsborg Apartments", 
    "HostMinded", "hyldahl", "Inga Brodersen \\u002F Jesper Ravn Jensen", 
    "Jan Stampe Thomsen", "Jannie Buch", "Jannik Larsen", "Jeanett Ulrich", 
    "Jens Gudmundsson", "Jeppe Birch", "Jesper Bundgaard", "Jesper Helmuth Madsen", 
    "Jesper Levring", "Jesper Mogensen", "Jessel's Properties", 
    "Jette Bütow", "Jette Haar Iwersen & Arnd Wiegler", "Johanne Frey", 
    "Julien Ringdahl", "Jytte Brodersen", "Jørgen Christian Andersen", 
    "Jørgen Holst", "Jörgen Rasmussen", "jørn vilrik", "Kaj Iversen", 
    "Karina Madsen", "Karsten Buch", "Karsten Damborg", "Katerina Lind", 
    "Katja Brandt", "Katrina Schwartz", "Katrine Kühl Underbjerg", 
    "Kenneth Andreasen", "Kim Ochwat", "Kirsten Birkelund", "Kirsten og Claus Nielsen", 
    "Kjeld bjerg nielsen", "Kommandørgaarden Rømø", "Kresten Søgaard", 
    "Kristina Olsson", "L. Hougaard", "Langesø Slot Ferielejligheder", 
    "Lars Boel", "Lars Heerfordt", "Lars Johansen", "Lars Ole Hansen", 
    "Lars Thomsen", "Lasse Kaae", "Linda Andersen", "Lisbeth Strømkjær", 
    "Loran", "Lotte Reinhardt", "louise ulrich", "Lustrup Farmhouse", 
    "Lykke Fehmerling", "M. TARAN", "Maj Gran 6525", "Malene Vaamonde", 
    "Manuela und Gert Thimsen", "Marianne Boje", "Mark Ginge-Nielsen", 
    "Marliese Wessels", "Martin Steen Jensen", "Mary", "Mathias Kjems", 
    "Merete Maj-Sälzer", "Merete Maj Sälzer", "Mette Friis", 
    "Mette Jansen", "Mialy", "Michael Hansen", "Michael Riis og Kirsten Eriksen", 
    "Michael Sommer", "Michel Blanes", "Mie Lund", "Mie Petersen", 
    "Mikkel Kallesoe", "Monica Moreno", "Monika Brüggemann", 
    "Morten og Vibeke Petersen", "Nana Aukschun Nørsøller", "Nanna Hjul", 
    "Nichlas Heyde", "Nick Domdey", "Niels Jørgensen", "Niels Pedersen", 
    "Niklas", "Nis Boysen", "Nord Collection", "Novasol", "Nyhavn Apartments", 
    "Ole Fjordside", "Ole Madsen", "Olga Laux", "Orla und Martina Vognsen", 
    "Oscar Foss", "Oskar", "Owner \\u002F Property Manager", 
    "Paw Winther", "Penthouse", "Pernille Kjeldmann", "Peter", 
    "Peter Keldorff", "Peter Waldheim", "Peter Zeeman", "Petra Olesen", 
    "Petra Reimers-Behrmann", "Poul Erik", "Property Manager", 
    "Pyttegaarden Apartments", "Raimondas", "Rasmus", "Rikke", 
    "Rita Brix", "Rita Schönenberger Pedersen", "Ronnie Kloch", 
    "Rosenborg Hotel Apartments", "Sabine Schiffmann", "sabrina Salvati", 
    "Samir Maali", "Sandra Mikkelsen", "SECRA Bookings GmbH", 
    "Simon Roel", "Simona Rasmussen", "skærbækcentret", "Slotsgade 5", 
    "Sofie Bille", "Solveig Eike", "Sommerlykke", "Sonne und Strand", 
    "STAY Bryggen", "STAY Seaport", "Stefan Hansen", "Stefan Katic", 
    "Stefanos", "Stephanie Graf", "Stinne Hansen", "Studio Apartment in Højer", 
    "Studio Apartment Without Kitchen", "Susanne Digbeu-Larsen", 
    "susanne øgelund", "Svendlundgaard", "Søhuset Apartment", 
    "Sønderborg City Apartments", "Søren Christiansen", "Søren Peter Kvist", 
    "Tanja Hughes", "Terry Pedersen", "The Nordic Collection III", 
    "The Nordic Collection IV", "The Nordic Collection IX", "The Nordic Collection V", 
    "The Nordic Collection VI", "The Nordic Collection VIII", 
    "The Nordic Collection X", "Thomas Borg", "Thomas Michel", 
    "Thorkild Bentien", "Tina Halling", "Tina Hansen & Sven Marcussen", 
    "Tine Jørgensen", "Tonni", "Toppen af Danmark", "Toppen Af Danmark", 
    "Torben Jakobsen", "Tove Dyremose", "Tove Lund", "Travelopo", 
    "Ulla Kropf", "Ulrich Hansen,", "Ulrik Ahlefeldt-Laurvig", 
    "Ulrike Deubert-Gehrmann und Siegfried Pfitzner", "Valmuevej Apartment", 
    "Veras Allé", "Visitmors\\u002FMorsø Turistbüro", "Vitsøhus I\\u002FS", 
    "Warny Mandrup", "White Hart Lane House", "White House Hotel Apartments", 
    "Yrsa und Robert Behrmann", "aap@beststaycopenhagen.com"), class = "factor"), 
    .rows = list(c(4L, 5L, 7L, 12L, 13L, 18L), c(1L, 6L, 9L, 
    10L, 11L, 14L, 17L), c(2L, 3L, 15L, 16L, 19L, 20L), 8L)), row.names = c(NA, 
-4L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .drop = TRUE), class = c("grouped_df", 
"tbl_df", "tbl", "data.frame"))```

Answer 1

Поместив ваши данные в переменную df, я сделал следующее:

df <- as.data.frame(t)
df
library(tibble)
library(dplyr)
df <- as_tibble(df)

new_df <- df %>% group_by(Company) %>% filter(n()>15) %>% droplevels()
summary(new_df$Company)

Как видите, без droplevels() даже факторы с нулевым счетом отображаются в том виде, в котором они определены в определении уровня.