R语言因子型数值转数值型的操作

一直觉得只要是数字，不管是什么类型的，都可以通过as.numeric()函数转换为对应的numeric类型的数字，例如

x<-“123”，x为character类型，而as.numeric(x)则为numeric类型的123。

但是因子(factor)类型却不一样。

a<-factor(c(100,200,300,301,302,400,10))，它们的值分别为100 200 300 301 302 400 10，然而

as.numeric(a)对应的值并非100 200 300 301 302 400 10，而是2 3 4 5 6 7 1。

因子(factor)转换成数值型(numeric)的规则是这样的：

一共有n个数，那么转换后的数字就会在1——n中取值，数字最小的取一，次小的取二，以此类推。

那么如何让因子(factor)类型里的数值转换对应的数值型呢？

     mean(as.numeric(as.character(factorname)))
     mean(as.numeric(levels(factorname)[factorname]))

以上代码都可以实现将因子(factor)类型里的数值转换对应的数值型，思路都是先转换成字符型然后再转换成数值型。

补充：R_as.numeric()函数在转换小数时返回无意义结果的解决

本文重点解决as.numeric()函数将factor转为数值时得出的无意义结果的解决

假设有数据框aaa

x   |    y     |       value
------------------------------------------
a1      b2        0.510665432157769
a2      b3        0.887655678543227
..      ..              ...

运行as.numeric(aaa[1,3]),返回的结果居然是123？当然，这只是个栗子，为了表达问题所在。真正运行时不一定得到的结果是123

在R help中找到如下参考

Warning

If x is a factor, as.numeric will return the underlying numeric (integer) representation, which is often meaningless as it may not correspond to the factor levels, see the ‘Warning' section in factor (and the 2nd example below).

看到meaningless这个词了吗，意思是如果使用as.numeric转换一个因子，则通常会返回一个无意义的结果，是因子的一个“整型数字象征”，因为R为了节省内存提高速度，因子类型底层是用C语言中的int实现的，因子的值与该整型数值的“转换表格”存储在内存中。

那么我们如何解决呢？

嵌套使用

as.numeric(as.character(aaa[1,3]))

这样返回的就是正常应转化的数值，而不是一个无意义的结果如一百二十三。

但上面的方法有一个问题，在小数点后位数太大时输出结果会四舍五入。

对于这个，我们可以使用print()函数中的参数digit，print(as.numeric(as.character(aaa[1,3])),digits = 16)，输出的就是不带四舍五入的完整值

理论上format(xx, digits = 16)也可以保证长度，但我没在这种情况下试。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。

赞 (0)

相关推荐

  • R语言 实现在循环中输出图片的操作

    今天在循环导出图片时,遇到了一个问题: 使用R语言导出图片的代码: setwd("E://R") jpeg(file="A.jpeg") print(plot(PEO$X, PEO$Y, pch=PEO$S)) dev.off() 但是若是将此代码运用到循环之中,则只会出来一张图A.jpeg 想了好久原因,发现--..!!!! 命名方法不对啊!!! 只有一个名字!!!当然不行啊!!! 于是搜索如何循环命名- 找到了老朋友paste() yourfilename=pa

  • R语言:实现因子与字符串的互转

    在导入大批量数据时,如果没有显式地指定"stringsAsFactors = FALSE",默认会将所有的字符串转换为因子,导致数据处理速度较慢. 示例数据如下: name,math,english,sex,year "yiifaa",65,68,"M",2018 "yiifee",95,98,"F",2018 "guagua",75,78,"M",2018 &quo

  • R语言-修改(替换)因子变量的元素操作

    R语言-修改(替换)因子变量的元素操作

    因子变量的核心是水平,通过指定水平来修改. x<-c(1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,3,4) xx<-factor(x);xx levels(xx) #得到水平为3的位置 level_3<-which(levels(xx)==3) #重新赋值 levels(xx)[level_3]<-03 xx #由于新值是03,0开头,所以把03当成3处理 levels(xx)[level_3]<-c("03") xx #字符串会自动转换成因子 levels(

  • R语言实现导出矩阵

    R语言实现导出矩阵

    程序实在是调不出来了,我决定破釜沉舟,直接把所有表格都打印出来,看看数据到底哪儿有问题. 然后就开始了闹心的矩阵导出... 首先,百度了一下,数据导出的代码为: write.table (x, file ="", sep ="", row.names =TRUE, col.names =TRUE, quote =TRUE) 其中: x:需要导出的数据 file:导出的文件路径 sep:分隔符,默认为空格(" "),也就是以空格为分割列 row.n

  • 基于R语言for循环的替换方案

    R语言中,for循环运行比较慢 for(i in 1:1000){ print(i^2) } 补充:R语言:for循环使用小结 基本结构展示: vals =c(5,6,7) for(v in vals){ print(v) } #即把大括号里的内容对vals里的每一个值都循环run一遍 实例展示: 1. paste() 命令是把几个字符连接起来 如paste("A","B","C",sep=" ")得到的就是"A B

  • R语言-在一张图上显示多条线的实现

    R语言-在一张图上显示多条线的实现

    查询百度之后,发现在R上一次显示多张图的函数很多,比如layout()或者分屏函数,但是这些都不是我想要的结果. 之后,发现了line()函数可以保留原来图片继续作图,在括号中填入所需画图的部分即可(我是将一个矩阵作图). 先运行plot()函数,再注释掉plot()函数运行line()函数即可. 效果如下: 补充:R语言:在同一张图作不同曲线 R语言将两条曲线作在同一张图的方法是 library(ggplot2) year<-c(1993,1998,2003,2008) Res<-c(0.0

  • R语言-绘制双坐标图直方图与折线的结合方式

    R语言-绘制双坐标图直方图与折线的结合方式

    看代码吧~ par(mar = c(5, 5, 3, 4)+0.1) #似乎是设置图片位置 bar<-barplot(gu[1:22,6],xlim=c(0.5,26),ylim=c(0,200000),ylab="交易量", col="blue",col.axis="blue",col.lab="blue") mtext(c(1:22),side=1,line=1,at=bar,cex=0.8,col="bl

  • R语言-如何给直方图加标签

    R语言-如何给直方图加标签

    看代码吧~ hist(data$MEDV,col="grey")#可以看到目标数据的总体分布 legend(35,170,c("min:5","median:21.2","mean:22.51","max:50"),fill=c("lightblue","wheat")) 补充:R语言作图--histogram(直方图) 最近小仙同学很是烦恼,本以为自己已经掌握了gg

  • R语言因子类型的实现

    R语言因子类型的实现

    目录 1.因子 2.table()函数 3.tapply()函数 4.forcats包的因子函数 1.因子 R 中用因子代表数据中分类变量 , 如性别.省份.职业.有序因子代表有序量度,如打分结果,疾病严重程度等. 用 factor() 函数把字符型向量转换成因子,如 x <- c(" 男", " 女", " 男", " 男", " 女") sex <- factor(x) sex 返回: at

  • R语言因子型数值转数值型的操作

    一直觉得只要是数字,不管是什么类型的,都可以通过as.numeric()函数转换为对应的numeric类型的数字,例如 x<-"123",x为character类型,而as.numeric(x)则为numeric类型的123. 但是因子(factor)类型却不一样. a<-factor(c(100,200,300,301,302,400,10)),它们的值分别为100 200 300 301 302 400 10,然而 as.numeric(a)对应的值并非100 200

  • R语言与格式,日期格式,格式转化的操作

    R语言与格式,日期格式,格式转化的操作

    R语言的基础包中提供了两种类型的时间数据,一类是Date日期数据,它不包括时间和时区信息,另一类是POSIXct/POSIXlt类型数据,其中包括了日期.时间和时区信息. 基本总结如下: 日期data,存储的是天: 时间POSIXct 存储的是秒,POSIXlt 打散,年月日不同: 日期-时间=不可运算. 一般来讲,R语言中建立时序数据是通过字符型转化而来,但由于时序数据形式多样,而且R中存贮格式也是五花八门,例如Date/ts/xts/zoo/tis/fts等等.lubridate包(后续有介

  • R语言之左连接的三种实现操作

    数据处理中经常遇到表连接问题,本次介绍R语言中三种左连接方法,这三种是等价的,不过会有时间快慢问题,斟酌使用. 法一: > data0 <- merge(a,c,all.x=TRUE,by='CELLPHONE') 法二: > data1 <- sqldf('select a.*,b.* from a left join c on a.CELLPHONE=c.CELLPHONE') 法三: > data2 <- c[a,on='CELLPHONE'] 注意:第三种方法的

  • R语言变量重编码、重命名的操作

    1.变量重编码 重编码涉及根据同一个变量和/或其他变量的现有值创建新值的过程,如将符合某个条件的值重新赋值等,这里主要介绍两种常见的方法: #第一种方法 per <- data.frame(name = c("张三","李四","王五","赵六"), age = c(23,45,34,1000)) per per$age[per$age == 1000] <- NA #设置缺失值 per$age1[per$age

  • R语言 实现手动设置xy轴刻度的操作

    R语言 实现手动设置xy轴刻度的操作

    在R中,plot函数作图时会自动给出xy轴的刻度标度,如下图: 有时我们需要自己定义xy轴的刻度,这时我们可以用axis中的at和labels参数来更改. 首先,我们先令plot不要画出xy轴的标度 然后,用axis函数设置xy轴的刻度 这样xy轴的刻度就完全按照我们自己的意愿显示了,也可以设置at参数不是均匀的,总之,用这两个参数就可以完全自己控制xy轴的刻度显示了 补充:R语言自定义坐标轴示例 我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ x <- c(1:10) y <- x z <-

  • R语言利用caret包比较ROC曲线的操作

    R语言利用caret包比较ROC曲线的操作

    说明 我们之前探讨了多种算法,每种算法都有优缺点,因而当我们针对具体问题去判断选择那种算法时,必须对不同的预测模型进行重做评估. 为了简化这个过程,我们使用caret包来生成并比较不同的模型与性能. 操作 加载对应的包与将训练控制算法设置为10折交叉验证,重复次数为3: library(ROCR) library(e1071) library("pROC") library(caret) library("pROC") control = trainControl(

  • R语言 设置ylab每个汉字竖向排列的操作

    R语言 设置ylab每个汉字竖向排列的操作

    只看标题可能不知道啥意思,所以先上图了. 从图中可以看到ylab中汉字的排列方式是从上到下的,要实现这样的效果有两个关键步骤: 一是ylab不是常规的"月工作量",而是'月\n工\n作\n量',每个汉字中间要进行换行. 二是要对ylab进行旋转. 下面给出代码: library(ggplot2) #数据 df <- data.frame( gp = factor(rep(letters[1:3], each = 10)), y = rnorm(30) ) #ggplot绘制 p0

  • R语言之xlsx包读写Excel数据的操作

    R语言之xlsx包读写Excel数据的操作

    感谢Adrian A. Drǎgulescu发布的xlsx包 xlsx包提供了必要的工具来与Excel 2007进行交互.用户可以阅读和编写xlsx,并可以通过设置数据格式.字体.颜色和边框来控制电子表格的外观.设置打印区域,缩放控制,创建分割和冻结面板,添加页眉和页脚.包使用Apache POI项目中的java库.本篇主要分享利用xlsx工具包在读写xlsx过程中所碰到的问题及解决办法. 工具准备 强烈建议大家使用RStudio这个IDE,它是以今为止对R语言最友好的一个IDE之一,而且使用很

随机推荐