我道歉，如果有一个答案已经有了这个...我找了，但找不到一个。
我试图将一个因子矩阵转换为一个数字矩阵，该矩阵对应于列中的每个因子值，这很简单，对吧？然而，当我尝试这样做时，我遇到了各种非常奇怪的问题。
让我来解释一下。下面是一个示例数据集：
demodata2 <- matrix(c("A","B","B","C",NA,"A","B","B",NA,"C","A","B",NA,"B",NA,"C","A","B",NA,NA,NA,"B","C","A","B","B",NA,"B","B",NA,"B","B",NA,"C","A",NA), nrow=6, ncol=6)
democolnames <- c("Q","R","S","T","U","W")
colnames(demodata2) <- democolnames屈服：
Q R S T U W
[1,] "A" "B" NA NA "B" "B"
[2,] "B" "B" "B" NA "B" "B"
[3,] "B" NA NA NA NA NA
[4,] "C" "C" "C" "B" "B" "C"
[5,] NA "A" "A" "C" "B" "A"
[6,] "A" "B" "B" "A" NA NA好吧，我想要的是
Q R S T U W
1 1 2 <NA> <NA> 1 2
2 2 2 2 <NA> 1 2
3 2 <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
4 3 3 3 2 1 3
5 <NA> 1 1 3 1 1
6 1 2 2 1 <NA> <NA>没问题，我们试试as.numeric(demodata2)
> as.numeric(demodata2)
[1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
[30] NA NA NA NA NA NA NA
Warning message:
NAs introduced by coercion不太满意。我们只试一栏...
> as.numeric(demodata2[,3])
[1] NA NA NA NA NA NA
Warning message:
NAs introduced by coercion编辑
这些实际上应该是因子，而不是字符（感谢@Carl Witthoft和@smci）......所以让我们把它变成一个 Dataframe ......
> demodata2 <- as.data.frame(demodata2)
> as.numeric(demodata2)
Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'不。但是等等......有趣的是......
> as.numeric(demodata2$S)
[1] NA 2 NA 3 1 2好吧，是的。让我们验证一下，我可以通过数字调用列来实现这个功能：
> as.numeric(demodata2[,3])
[1] NA 2 NA 3 1 2好的，我可以一列一列地迭代ncol次来组装我的新矩阵......但是有更好的方法吗？
为什么当它是矩阵形式的时候会呕吐，而不是 Dataframe ？〈-***edit***实际上，这现在很明显了...在矩阵形式中，这些是字符，而不是因子。我的错。问题仍然是关于 Dataframe 的，虽然...
谢谢！（给我指出一个现有的答案是完全可以的）
5条答案
按热度按时间vfh0ocws1#
看起来你的
U列应该是2对应于“B”，而不是1。请澄清这一点。你可以试试
match()您也可以通过以下方式获得此结果
再看看
m对订正数据集的更新：
有关更新的数据，请尝试
现在
U列中有了1，因为每列都是单独分解的，因此B是该列中的第一个（也是唯一的）值。8cdiaqws2#
从机械上讲，这与
'dim<-'的答案非常相似。稍微透明一点，但可能效率较低（也许？）。xwmevbvl3#
或者使用
dim<-如果需要列名，则必须分两步完成，如
t40tm48m4#
（通过得到错误的答案，我发现矩阵上的
unique没有返回我所期望的结果。）aamkag615#
demodata2成为 Dataframe 后，需要执行两个步骤：步骤1：将您的字符转换为因子：
demodata2[sapply(demodata2, is.character)] <- lapply(demodata2[sapply(demodata2, is.character)], as.factor)步骤2：使用
as.integer将因子转换为数值：demodata2[sapply(demodata2, is.factor)] <- lapply(demodata2[sapply(demodata2, is.factor)], as.integer)结果：
这会按照您的需要一次选择所有首选列，而不是一次选择一列。而且，这会单独对每列进行因子分解，因此您不会得到跨列的混合因子水平。