如何在不丢失信息的情况下将因子转换为整数\数字？答案

【问题标题】：How to convert a factor to integer\numeric without loss of information?如何在不丢失信息的情况下将因子转换为整数\数字？
【发布时间】：2020-01-11 06:02:27
【问题描述】：

当我将一个因子转换为数字或整数时，我得到的是底层代码，而不是数字形式的值。

f <- factor(sample(runif(5), 20, replace = TRUE))
##  [1] 0.0248644019011408 0.0248644019011408 0.179684827337041 
##  [4] 0.0284090070053935 0.363644931698218  0.363644931698218 
##  [7] 0.179684827337041  0.249704354675487  0.249704354675487 
## [10] 0.0248644019011408 0.249704354675487  0.0284090070053935
## [13] 0.179684827337041  0.0248644019011408 0.179684827337041 
## [16] 0.363644931698218  0.249704354675487  0.363644931698218 
## [19] 0.179684827337041  0.0284090070053935
## 5 Levels: 0.0248644019011408 0.0284090070053935 ... 0.363644931698218

as.numeric(f)
##  [1] 1 1 3 2 5 5 3 4 4 1 4 2 3 1 3 5 4 5 3 2

as.integer(f)
##  [1] 1 1 3 2 5 5 3 4 4 1 4 2 3 1 3 5 4 5 3 2

我必须求助于paste 才能获得真正的价值：

as.numeric(paste(f))
##  [1] 0.02486440 0.02486440 0.17968483 0.02840901 0.36364493 0.36364493
##  [7] 0.17968483 0.24970435 0.24970435 0.02486440 0.24970435 0.02840901
## [13] 0.17968483 0.02486440 0.17968483 0.36364493 0.24970435 0.36364493
## [19] 0.17968483 0.02840901

有没有更好的方法将因子转换为数字？

【问题讨论】：

因子的级别无论如何都存储为字符数据类型（attributes(f)），所以我认为as.numeric(paste(f)) 没有任何问题。也许最好先想想为什么（在特定情况下）你会得到一个因素，并试图阻止它。例如，read.table 中的 dec 参数设置是否正确？
如果您使用数据框，您可以使用从 hablar 转换。 df %>% convert(num(column))。或者如果你有一个因子向量，你可以使用as_reliable_num(factor_vector)

标签： r casting r-faq

【解决方案1】：

查看?factor的警告部分：

特别是，as.numeric 应用于一个因素是没有意义的，并且可能通过隐式强制发生。到将因子f 转换为大约其原始数字值，as.numeric(levels(f))[f] 是推荐和稍微更多效率高于 as.numeric(as.character(f)).

关于 R has similar advice 的常见问题解答。

为什么as.numeric(levels(f))[f] 比as.numeric(as.character(f)) 更有效？

as.numeric(as.character(f)) 实际上是as.numeric(levels(f)[f])，因此您将在length(x) 值上执行到数字的转换，而不是在nlevels(x) 值上。对于具有很少级别的长向量，速度差异将最为明显。如果值大多是唯一的，则速度不会有太大差异。不管你如何转换，这个操作不太可能成为你代码中的瓶颈，所以不要太担心。

一些时间安排

library(microbenchmark)
microbenchmark(
  as.numeric(levels(f))[f],
  as.numeric(levels(f)[f]),
  as.numeric(as.character(f)),
  paste0(x),
  paste(x),
  times = 1e5
)
## Unit: microseconds
##                         expr   min    lq      mean median     uq      max neval
##     as.numeric(levels(f))[f] 3.982 5.120  6.088624  5.405  5.974 1981.418 1e+05
##     as.numeric(levels(f)[f]) 5.973 7.111  8.352032  7.396  8.250 4256.380 1e+05
##  as.numeric(as.character(f)) 6.827 8.249  9.628264  8.534  9.671 1983.694 1e+05
##                    paste0(x) 7.964 9.387 11.026351  9.956 10.810 2911.257 1e+05
##                     paste(x) 7.965 9.387 11.127308  9.956 11.093 2419.458 1e+05

【讨论】：

有关时间安排，请参阅此答案：stackoverflow.com/questions/6979625/…
非常感谢您的解决方案。我能问一下为什么 as.numeric(levels(f))[f] 更精确、更快吗？谢谢。
@Sam as.character(f) 需要“原始查找”来查找函数 as.character.factor()，该函数定义为 as.numeric(levels(f))[f] .
当应用 as.numeric(levels(f))[f] 或 as.numeric(as.character(f)) 时，我有一个警告消息：警告消息：强制引入的 NA。你知道问题可能出在哪里吗？谢谢！
@user08041991 我和 maycca 有同样的问题。我怀疑这是由于 R 随着时间的推移逐渐变化（这个答案是在 2010 年发布的），这个答案现在已经过时了

【解决方案2】：

R 有许多（未记录的）用于转换因子的便利函数：

as.character.factor
as.data.frame.factor
as.Date.factor
as.list.factor
as.vector.factor
...

但令人讨厌的是，没有什么可以处理 factor -> numeric 转换。作为 Joshua Ulrich 回答的延伸，我建议通过定义您自己的惯用函数来克服这种遗漏：

as.double.factor <- function(x) {as.numeric(levels(x))[x]}

您可以将其存储在脚本的开头，甚至更好地存储在您的 .Rprofile 文件中。

【讨论】：

没有什么可以处理因子到整数（或数字）的转换，因为预计as.integer(factor) 返回底层整数代码（如?factor 的示例部分所示）。在全局环境中定义这个函数可能没问题，但如果你真的将它注册为 S3 方法，可能会导致问题。
这是一个很好的观点，我同意：完全重新定义因子->数字转换可能会搞砸很多事情。我发现自己编写了繁琐的factor->numeric 转换很多，然后才意识到这实际上是 R 的一个缺点：应该可以使用一些方便的功能......称之为@ 987654333@ 对我来说很有意义，但是 YMMV。
如果你发现自己经常这样做，那么你应该在上游做一些事情来避免这一切。
as.numeric.factor 返回 NA？
@rui-barradas comment = 作为历史异常，R 有两种浮点向量类型：numeric 和 double。根据文档，最好为double 类型编写代码，因此as.double.factor 似乎是一个更合适的名称。文档链接：stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/numeric.html。谢谢@rui-barradas！

【解决方案3】：

仅在因子标签与原始值匹配的情况下是可能的。我会用一个例子来解释。

假设数据为向量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 是双精度类型，f 是整数类型。这是第一次不可避免的信息丢失。因子始终存储为整数。

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

2) 只有f 可用，无法恢复到原始值（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“因子” .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，我们必须知道用于创建因子的水平值。在这种情况下c(10, 20, 30, 40)。如果我们知道原始级别（以正确的顺序），我们可以恢复到原始值。

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

这仅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。

因此，如果您需要原始值，则必须保留它们。否则很有可能无法仅从一个因素中回复他们。

【讨论】：

【解决方案4】：

最简单的方法是使用 varhandle 包中的 unfactor 函数，它可以接受因子向量甚至是数据框：

unfactor(your_factor_variable)

这个例子可以作为一个快速入门：

x <- rep(c("a", "b", "c"), 20)
y <- rep(c(1, 1, 0), 20)

class(x)  # -> "character"
class(y)  # -> "numeric"

x <- factor(x)
y <- factor(y)

class(x)  # -> "factor"
class(y)  # -> "factor"

library(varhandle)
x <- unfactor(x)
y <- unfactor(y)

class(x)  # -> "character"
class(y)  # -> "numeric"

您也可以在数据框上使用它。例如iris 数据集：

sapply(iris, class)

Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species
   "numeric"    "numeric"    "numeric"    "numeric"     "factor"

# load the package
library("varhandle")
# pass the iris to unfactor
tmp_iris <- unfactor(iris)
# check the classes of the columns
sapply(tmp_iris, class)

Sepal.Length  Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width      Species
   "numeric"    "numeric"    "numeric"    "numeric"  "character"

# check if the last column is correctly converted
tmp_iris$Species

  [1] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"    
  [6] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"    
 [11] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"    
 [16] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"    
 [21] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"    
 [26] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"    
 [31] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"
 [36] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"
 [41] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"
 [46] "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"     "setosa"
 [51] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [56] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [61] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [66] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [71] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [76] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [81] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [86] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [91] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
 [96] "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor" "versicolor"
[101] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[106] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[111] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[116] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[121] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[126] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[131] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[136] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[141] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"
[146] "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"  "virginica"

【讨论】：

unfactor 函数先转换为字符数据类型，然后再转换回数值。在控制台输入unfactor，你可以在函数的中间看到它。因此，它并没有提供比提问者已经拥有的更好的解决方案。
话虽如此，因子的级别无论如何都是字符类型的，因此这种方法不会丢失任何内容。
@Selrac 我已经提到这个功能在varhandle 包中可用，这意味着你应该首先加载包（library("varhandle")）（正如我在回答的第一行中提到的那样！！ )
我很欣赏你的包可能还有其他一些不错的功能，但是安装一个新包（并在你的代码中添加一个外部依赖项）并不像输入 as.character(as.numeric()) 那样好或容易。
@Gregor 添加轻量依赖项通常不会造成伤害，当然，如果您正在寻找最有效的方法，您自己编写代码可能会执行得更快。但是正如您在评论中看到的那样，这并非微不足道，因为您还将as.numeric() 和as.character() 的顺序错误；）您的代码块所做的是将因子的级别索引转换为字符矩阵，那么您将拥有 and 是一个字符向量，其中包含一些数字，这些数字曾经分配给您的因子的某个级别。该包中的功能可以防止这些混淆

【解决方案5】：

注意：此特定答案不是用于将数值因子转换为数字，而是用于将分类因子转换为相应的级别数。

这篇文章中的每个答案都未能为我生成结果，正在生成 NA。

y2<-factor(c("A","B","C","D","A")); 
as.numeric(levels(y2))[y2] 
[1] NA NA NA NA NA Warning message: NAs introduced by coercion

对我有用的是这个 -

as.integer(y2)
# [1] 1 2 3 4 1

【讨论】：

你确定你有一个因素吗？看这个例子。y<-factor(c("5","15","20","2")); unclass(y) %>% as.numeric 这返回 4,1,3,2，而不是 5,15,20,2。这似乎是不正确的信息。
好的，这与我今天尝试做的类似：- y2% as.numeric 给了我需要的结果。
好的，这不是上面问的问题。在这个问题中，因子水平都是“数字”的。在你的情况下，as.numeric(y) 应该工作得很好，不需要unclass()。但同样，这不是这个问题的目的。这个答案在这里不合适。
好吧，我真的希望它能帮助像我这样匆忙而只阅读标题的人！
如果你有代表整数的字符作为因子，这是我推荐的。这是唯一对我有用的。

【解决方案6】：

如果您有数据框，则可以使用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

或者如果您希望一列是整数和一列数字：

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

【讨论】：

【解决方案7】：

游戏晚了，偶然发现trimws()可以把factor(3:5)转换成c("3","4","5")。然后您可以拨打as.numeric()。那就是：

as.numeric(trimws(x_factor_var))

【讨论】：

您是否有理由推荐使用trimws 而不是as.character，如接受的答案中所述？在我看来，除非您实际上有需要删除的空格，否则trimws 只会做一堆不必要的正则表达式工作以返回相同的结果。
as.numeric(levels(f))[f] 对于初学者来说可能有点混乱且难以记住。 trimws 没有害处。

【解决方案8】：

从我能读到的许多答案中，唯一给定的方法是根据因子的数量来扩展变量的数量。如果您有一个具有“dog”和“cat”级别的变量“pet”，那么您最终会得到 pet_dog 和 pet_cat。

在我的情况下，我想保持相同数量的变量，只需将因子变量转换为数字变量，这种方式可以应用于具有多个级别的许多变量，因此 cat=1 和 dog=0例如。

请在下面找到相应的解决方案：

crime <- data.frame(city = c("SF", "SF", "NYC"),
                    year = c(1990, 2000, 1990),
                    crime = 1:3)

indx <- sapply(crime, is.factor)

crime[indx] <- lapply(crime[indx], function(x){ 
  listOri <- unique(x)
  listMod <- seq_along(listOri)
  res <- factor(x, levels=listOri)
  res <- as.numeric(res)
  return(res)
}
)

【讨论】：

【解决方案9】：

看起来解决方案 as.numeric(levels(f))[f] 不再适用于 R 4.0。

替代解决方案：

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

factor2number(yourFactor)

【讨论】：

【解决方案10】：

type.convert(f) 在水平完全为数字的因子上是另一个基本选项。

就性能而言，它与as.numeric(as.character(f)) 差不多，但不如as.numeric(levels(f))[f] 快。

identical(type.convert(f), as.numeric(levels(f))[f])

[1] TRUE

也就是说，如果向量被创建为第一个实例中的一个因素的原因尚未得到解决（即它可能包含一些无法强制转换为数字的字符），那么这种方法将不起作用，它会返回一个因素。

levels(f)[1] <- "some character level"
identical(type.convert(f), as.numeric(levels(f))[f])

[1] FALSE

【讨论】：

【解决方案11】：

strtoi() 在您的因子水平是整数时有效。

【讨论】：

不错的简单解决方案，与其他解决方案一样快。