带有因子变量的as.numeric（）的奇怪行为-为提供的变量提供完全不同的数字_R_Types_Numeric

带有因子变量的as.numeric（）的奇怪行为-为提供的变量提供完全不同的数字

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带有因子变量的as.numeric（）的奇怪行为-为提供的变量提供完全不同的数字,r,types,numeric,R,Types,Numeric,我有一个数据集，我试图将一个因子转换成一个数值变量，第一次运行时它似乎工作正常，但现在我更改了向量内容。numeric（）函数返回的是不同的（可能是以前的）值，而不是向量中现在的值，尽管事实上，这些似乎并没有存储在任何地方。不过，如果我先转换为一个字符，效果会很好。我使用的代码是： rm(reprex) # ensure does not exist from previously reprex <- data.frame(rbind(c("BT",8),c("BL", 1), c("TS

我有一个数据集，我试图将一个因子转换成一个数值变量，第一次运行时它似乎工作正常，但现在我更改了向量内容。numeric（）函数返回的是不同的（可能是以前的）值，而不是向量中现在的值，尽管事实上，这些似乎并没有存储在任何地方。不过，如果我先转换为一个字符，效果会很好。我使用的代码是：

rm(reprex) # ensure does not exist from previously
reprex <- data.frame(rbind(c("BT",8),c("BL", 1), c("TS",1), c("SA", 7), c("S", 5), c("LS",5), c("M",3), c("CV",3), c("CF",3), c("PE",3)))

names(reprex) <-c("Post Area", "Count")
reprex$Countnum <- as.numeric(reprex$Count) # should be same as Count
reprex$Countnum_char <- as.numeric(as.character(reprex$Count)) # is same as Count

head(reprex)

为什么会这样？如果我在转换为数字之前先将其转换为字符，这样我就可以避免它，这似乎是可行的，但我不明白为什么会发生这种情况，以及奇怪的映射在哪里（我怀疑是从以前版本的dataframe）正在存储因子级别，以便在我删除对象后它们仍然存在。

此问题涉及

如何理解您的过程

Count=1

是最小的数字，因此它变成了

Countnum=1

Count=3

是第二高的数字，因此因子级别为2，这也意味着

Countnum=2

，依此类推。实际上，您的第一个

as.numeric

所做的是获取因子级别并将因子级别转换为数字。

Countnum\u char

将字符值（例如

Count=8

为

factor level=5

或

Count=5

为

factor level=3

）作为其值，并将该值转换为数字，而不是因子级别

这个问题涉及

如何理解您的流程

Count=1

是最小的数字，因此它变成了

Countnum=1

Count=3

是第二高的数字，因此因子级别为2，这也意味着

Countnum=2

，依此类推。实际上，您的第一个

as.numeric

所做的是获取因子级别并将因子级别转换为数字。

Countnum\u char

将字符值（例如

Count=8

为

factor level=5

或

Count=5

为

factor level=3

）作为其值，并将该值转换为数字，而不是因子级别

看看这里，了解一下发生这种情况的原因：

Dummies

网站上有很多关于R的免费资源

>数字str（数字）
系数w/3级“8”、“9”、“10”：2 1 2

R将值存储为c（2,1,3,1,2），与c（“8”、“9”、“10”）的相关级别相关联

将数字转换为字符向量时，您将收到预期的输出：

>作为.字符（数字）
[1] “9”“8”“10”“8”“9”

但是，当您将

用作.numeric（）

时，您将获得向量的内部级别表示的输出，而不是原始值

做你做过的事

>作为.numeric（作为.character（数字））
[1] 9 8 10 8 9

这正是你解决这个问题的方法！这是R在做你正在做的事情时的正常行为；我可以看出，您在这里没有犯任何错误。