问题描述
我试图将数据框中的数字列强制转换为因素。强制运行正常，除了我指定的不是标签，而是为数据帧的每一行获取一个数字标签。没有错误消息。
我已经尝试过tidyverse和基本方法；在强制分解之前，将目标向量强制转换为字符（甚至整数）；以小标题而不是数据帧的方式运行相同的代码，以防万一与行名有关。我已经在这里和互联网上其他与R相关的部分进行了搜索。
我确定自己在这里遗漏了一些明显的东西，但是当人们长期关注某个问题时，我只是看不到它。
df <- data.frame("a" = c(1,2,2),"b" = c(2,1,1),row.names = NULL,stringsAsFactors = FALSE)
df$a <- factor(df$a,levels = c("1","2"),labels = c("yes","no"))
# coercion to factor worked:
class(df$a)
#> [1] "factor"
typeof(df$a)
#> [1] "integer"
levels(df$a)
#> [1] "yes" "no"
labels(df$a) # same as no. rows in df. Add rows and more labels appear.
#> [1] "1" "2" "3"
df$a
#> [1] yes no no
#> Levels: yes no
由reprex软件包（v0.3.0）创建于2020-09-24
解决方法
我们可以使用df$a查看dput的结构：
dput(df$a)
#> structure(c(1L,2L,2L),.Label = c("yes","no"),class = "factor")
您可以看到，使用适当的标签确实是一个因素。您使用的函数labels不会返回因子的.Label元素。它与因素完全无关，我想您只是对名称感到困惑。 labels函数仅给出数字的字符向量，其长度与输入向量的长度相同，无论该类是什么。例如：
labels(5:10)
#> [1] "1" "2" "3" "4" "5" "6"
因此，新创建的因子没有错。 levels函数会令人困惑地返回因子的.Label分量。
因子实际上没有名为“ levels”的命名组件。函数levels中的factor参数仅在从字符或数字向量创建因子时才使用，以便我们指定我们感兴趣的向量元素。在您的情况下，{{ levels调用的1}}参数是完全多余的：
factor我们仅在要降低某些级别时才使用它：
df <- data.frame("a" = c(1,2,2),"b" = c(2,1,1),row.names = NULL)
factor(df$a,labels = c("yes","no"))
#> [1] yes no no
#> Levels: yes no
我认为您可能一直在寻找：
factor(df$a,levels = "2",labels = "no")
#> [1] <NA> no no
#> Levels: no
找回原始号码。
但是，没有错误。您的强制是正确的，并且完全按预期工作。只是您对as.numeric(df$a)
#> [1] 1 2 2
函数应该做什么的理解会导致问题。