如果因子级别是整数，则Strtoi()有效。

如果有数据帧，可以使用hablar::convert。语法很简单:

样本df

library(hablar)
library(dplyr)

df <- dplyr::tibble(a = as.factor(c("7", "3")),
                    b = as.factor(c("1.5", "6.3")))

解决方案

df %>% 
  convert(num(a, b))

给你:

# A tibble: 2 x 2
      a     b
  <dbl> <dbl>
1    7.  1.50
2    3.  6.30

或者如果你想让一列是整数，一列是数字:

df %>% 
  convert(int(a),
          num(b))

结果:

# A tibble: 2 x 2
      a     b
  <int> <dbl>
1     7  1.50
2     3  6.30

看起来解决方案作为.numeric(水平(f))[f]不再工作与R 4.0。

可选择的解决方案:

factor2number <- function(x){
    data.frame(levels(x), 1:length(levels(x)), row.names = 1)[x, 1]
}

factor2number(yourFactor)

如果因子级别是整数，则Strtoi()有效。

在游戏后期，偶然地，我发现trimws()可以将因子(3:5)转换为c(“3”，“4”，“5”)。然后可以调用as.numeric()。那就是:

as.numeric(trimws(x_factor_var))

只有在因子标签与原始值匹配的情况下才有可能。我将用一个例子来解释。

假设数据是向量x:

x <- c(20, 10, 30, 20, 10, 40, 10, 40)

现在我将创建一个带有四个标签的因子:

f <- factor(x, levels = c(10, 20, 30, 40), labels = c("A", "B", "C", "D"))

1) x的类型是double, f的类型是integer。这是第一个不可避免的信息损失。因子总是存储为整数。

> typeof(x)
[1] "double"
> typeof(f)
[1] "integer"

2)如果只有f可用，则不可能恢复到原始值(10,20,30,40)。我们可以看到f只包含整数值1、2、3、4和两个属性——标签列表(“A”、“B”、“C”、“D”)和类属性“factor”。仅此而已。

> str(f)
 Factor w/ 4 levels "A","B","C","D": 2 1 3 2 1 4 1 4
> attributes(f)
$levels
[1] "A" "B" "C" "D"

$class
[1] "factor"

要恢复到原始值，我们必须知道在创建因子时使用的级别值。这里是c(10,20,30,40)如果我们知道原始的水平(以正确的顺序)，我们可以恢复到原始的值。

> orig_levels <- c(10, 20, 30, 40)
> x1 <- orig_levels[f]
> all.equal(x, x1)
[1] TRUE

这只在为原始数据中的所有可能值定义了标签的情况下才有效。

所以如果你需要原始值，你必须保留它们。否则，很有可能无法仅从一个因素得到反馈。