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＆lt; - read.csv（“original.csv”）
2. str（original）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。没关系，但3个原始数字的变量被称为因子。
3. 我搜索了网页并获得了一个命令： as.numeric（as.character（original $ Tumor_Size）） （Tumor_Size是一个被称为因子的变量）。
4. 顺便说一下，我的数据集中的缺失值标记为点（。）
5. 在运行： as.numeric（as.character（原始$ Tumor_Size））之后，列出了Tumor_Size的值，最后出现了一个警告按钮：“强制引入的NAs”出现了。
6. 我预计在运行上面的命令后，变量转换为数字，但第二个 str（原始）表明我猜错了，Tumor_Size和另外两个变量是因素。在下面是我的数据集的示例： a piece of my dataset

如何解决我的问题？

Answer 1

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

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

Answer 2

我不是100％确定你的问题是什么，但也许这会有所帮助......

List<ExpandedUserDTO> col_UserDTO

这将引入NA，因为它无法将您的点（。）转换为数值。如果您尝试再次使用点替换NA，则会将该字段作为字符返回，为此可以使用，

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

希望这有帮助。