如何将缺少值的因子变量转换为数字变量？

Question

1. 我将数据集（original.csv）加载到R： 原始<-read.csv（“ original.csv”）
2. str（原始）显示我的数据集有16个变量（14个因子，2个整数）。 14个变量缺少值。 可以，但是原来为数字的3个变量被称为因素。
3. 我搜索了网络，并得到了一条命令： as.numeric（as.character（original $ Tumor_Size）） （Tumor_Size是一个已被称为factor的变量）。
4. 顺便说一句，我的数据集中的缺失值被标记为点（。）。
5. 运行后： as.numeric（as.character（original $ Tumor_Size）） ，列出了Tumor_Size的值，最后出现警告消息：“强制引入的NAs”。
6. 我期望在执行上述命令后，变量会转换为数字，但是第二个str（original）表明我的猜测是错误的，并且Tumor_Size和另外两个变量是因素。 下面是我的数据集的示例： 我的数据集的一部分

我该如何解决我的问题？

Answer 1

此处的关键信息是如何在数据文件中编码缺失值。 read.csv()的相应参数称为na.strings 。 因此，如果使用点：

original <- read.csv("original.csv", na.strings = ".")

Answer 2

我不是100％知道您的问题是什么，但这也许会有所帮助....

original<-read.csv("original.csv",header = TRUE,stringsAsFactors = FALSE)
original$Tumor_Size<-as.numeric(original$Tumor_Size)

这将引入NA，因为它无法将您的dot（。）转换为数值。 如果您尝试再次用点代替NA，它将返回该字段作为字符，您可以使用此方法，

original$Tumor_Size[is.na(original$Tumor_Size)]<-"."

希望这可以帮助。