R中带因子的索引向量

我有一个因子RFyhat，我想把它转换成一个数值向量。我已经发现了

as.numeric(levels(RFyhat))[RFyhat]

按照预期工作，我对这种结构做了一些尝试：

c(1,2,20,4,5,6,7)[RFyhat]

也可以按预期工作（

RFyhat

有7个级别）

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所以我理解这个结构的行为，但我想知道是否有人能解释这个语法是如何工作的，或者它是否只是“语法糖”。更具体地说，

[RFyhat]

是否充当索引向量？如果是这样的话，当用作索引时，因子通常是如何工作的？

是的，我相信在用于索引时，因子会转换为整数，而不是字符或其他任何东西

看看这个例子

> fac <- factor(letters[c(1,1,2,1,3,3,2,1)])
> vec <- c(b=1, a=2, c=3)
> vec[fac]
b b a b c c a b 
1 1 2 1 3 3 2 1 

>fac-vec-vec[fac]
b b a b c c a b
1 1 2 1 3 3 2 1 

因此，

fac

的元素1返回了

vec

的元素1，而不考虑名称的不同顺序

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就个人而言，我更喜欢

as.integer（as.character（RFyhat））

而不是

as.numeric（levels（RFyhat））[…]

as.integer（as.character（RFyhat））

确实有我想要的行为，但我更想了解

as.numeric（levels（RFyhat））[RFyhat]是如何做的。所以RFyhat的每个元素都被转换成一个整数，就好像它是“未级别的”一样？以
c（1,20,3,4）[c（2,2,2,2,2,2,2,2）]
为例，它返回一个20s的数值向量，这是有意义的。为什么
as.numeric（levels（RFyhat））[RFyhat]
返回一个数值向量而不是一个因子？这只是R的一个特点吗？是否将因子转换为一个数值向量，如
c（2,2,2,2,2,2,2）
？@Justin我想你缺少的是一个因子是一个整数向量（以及级别）。但它实际上存储为整数代码，只有唯一的级别作为“查找”值。节省空间。是的，就是这样。你得到了一个数值向量，因为你用一个因子来子集一个数值向量，这个因子被转换成一个整数向量。哦…这很有意义。谢谢你的帮助！