如何將缺少值的因子變量轉換為數字變量？

Question

1. 我將數據集（original.csv）加載到R： 原始<-read.csv（“ original.csv”）
2. str（原始）顯示我的數據集有16個變量（14個因子，2個整數）。 14個變量缺少值。 可以，但是原來為數字的3個變量被稱為因素。
3. 我搜索了網絡，並得到了一條命令： as.numeric（as.character（original $ Tumor_Size）） （Tumor_Size是一個已被稱為factor的變量）。
4. 順便說一句，我的數據集中的缺失值被標記為點（。）。
5. 運行后： as.numeric（as.character（original $ Tumor_Size）） ，列出了Tumor_Size的值，最后出現警告消息：“強制引入的NAs”。
6. 我期望在執行上述命令后，變量會轉換為數字，但是第二個str（original）表明我的猜測是錯誤的，並且Tumor_Size和另外兩個變量是因素。 下面是我的數據集的示例： 我的數據集的一部分

我該如何解決我的問題？

Answer 1

此處的關鍵信息是如何在數據文件中編碼缺失值。 read.csv()的相應參數稱為na.strings 。 因此，如果使用點：

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

Answer 2

我不是100％知道您的問題是什么，但這也許會有所幫助....

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

這將引入NA，因為它無法將您的dot（。）轉換為數值。 如果您嘗試再次用點代替NA，它將返回該字段作為字符，您可以使用此方法，

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

希望這可以幫助。