Question

如果我已经有了答案，我道歉...我看了但找不到答案。

我正在尝试将因子矩阵转换为与列的每个因子值相对应的数字矩阵。简单吧？然而，当我尝试这样做时，我遇到了各种非常奇怪的问题。

让我解释一下。这是一个示例数据集：

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

产量：

     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

确定。所以我想要的是：

     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。让我们试试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

不满意。我们只尝试一栏......

> 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素，而不是角色（感谢@Carl Witthoft和@smci）...所以让我们把它变成数据帧......

> demodata2 <- as.data.frame(demodata2)
> as.numeric(demodata2)
Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'

不。但是等等......这里有趣的地方......

> as.numeric(demodata2$S)
[1] NA  2 NA  3  1  2

嗯，这是对的。让我们验证我可以按号码调用列：

> as.numeric(demodata2[,3])
[1] NA  2 NA  3  1  2

确定。所以我可以通过迭代ncol次来组合我的新矩阵来完成这个专栏...但是有更好的方法吗？

为什么它是矩阵形式的barf，而不是数据框？＆lt; - 编辑实际上，现在很明显......在矩阵形式中，这些是字符，而不是因素。我的错。问题仍然在于数据框架，但是......

谢谢！（并指出我现有的答案完全没问题）

Answer 1

似乎您的U列应该是2对应于“B”，而不是1.请澄清。

您可以尝试match()

matrix(match(demodata2, LETTERS), nrow(demodata2), dimnames=dimnames(demodata2))
#       Q  R  S  T  U  W
# [1,]  1  2 NA NA  2  2
# [2,]  2  2  2 NA  2  2
# [3,]  2 NA NA NA NA NA
# [4,]  3  3  3  2  2  3
# [5,] NA  1  1  3  2  1
# [6,]  1  2  2  1 NA NA

您也可以使用

获得此结果

m <- match(demodata2, LETTERS)
attributes(m) <- attributes(demodata2)

然后查看m

修订数据集的更新：

要获取更新的数据，请尝试

demodata2[] <- lapply(demodata2, as.numeric) 
demodata2
#    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

现在您在U列中有1个，因为每个列都是单独计算的，因此B是该列中的第一个（也是唯一的）值。

Answer 2

从机械上讲，这与'dim<-'答案非常相似。更透明，但效率可能更低（可能？）。

matrix(as.numeric(factor(demodata2)), ncol = ncol(demodata2))

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,]    1    2   NA   NA    2    2
[2,]    2    2    2   NA    2    2
[3,]    2   NA   NA   NA   NA   NA
[4,]    3    3    3    2    2    3
[5,]   NA    1    1    3    2    1
[6,]    1    2    2    1   NA   NA

Answer 3

或使用dim<-

`dim<-`(as.numeric(factor(demodata2)), c(nrow(demodata2), ncol(demodata2)))
#      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
# [1,]    1    2   NA   NA    2    2
# [2,]    2    2    2   NA    2    2
# [3,]    2   NA   NA   NA   NA   NA
# [4,]    3    3    3    2    2    3
# [5,]   NA    1    1    3    2    1
# [6,]    1    2    2    1   NA   NA

如果您需要列名，则必须按照

中的两个步骤执行此操作

Res <- `dim<-`(as.numeric(factor(demodata2)), c(nrow(demodata2), ncol(demodata2)))
colnames(Res) <- colnames(demodata2)

Answer 4

apply(demodata2, 2, function(x) 
          as.numeric( factor(x ,levels=unique(as.vector(demodata2) ) ) ) )
#---------------
      Q  R  S  T  U  W
[1,]  1  2 NA NA  2  2
[2,]  2  2  2 NA  2  2
[3,]  2 NA NA NA NA NA
[4,]  3  3  3  2  2  3
[5,] NA  1  1  3  2  1
[6,]  1  2  2  1 NA NA

（我通过错误的答案发现矩阵上的unique没有返回我的预期。）

将因子级别转换为数字

4 个答案: