如何将变量中的原始值保留为一个因素？

Question

下面是一些工作代码来说明我的问题：

# Categorical variable recorded as numeric (integer)
df1 <- data.frame(group = c(1, 2, 3, 9, 3, 2, 9, 1, 9, 3, 2))

我有一个作为整数值记录的分类变量(group)。对于图，并将此变量包含在模型中，将其编码为因子，将每个数字映射到描述类别的标签上是有用的。所以我认为一个因素是：

# Make it a factor
df1$group_f <- factor(x = df1$group, 
                      levels = c(1, 2, 3, 9), 
                      labels = c("G1", "G2", "G3", "Unknown"))

df1
   group group_f
1      1      G1
2      2      G2
3      3      G3
4      9 Unknown
5      3      G3
6      2      G2
7      9 Unknown
8      1      G1
9      9 Unknown
10     3      G3
11     2      G2

现在，问题是，最终我再次需要原始值(因为我必须根据这个变量连接表，而另一个表有每个类别的原始数字--1，2，3，9，而不是标签)。

转换为数字不起作用(“未知”类别映射到4而不是9)

# And back to numeric
df1$group_num <- as.numeric(df1$group_f)

df1

   group group_f group_num
1      1      G1         1
2      2      G2         2
3      3      G3         3
4      9 Unknown         4
5      3      G3         3
6      2      G2         2
7      9 Unknown         4
8      1      G1         1
9      9 Unknown         4
10     3      G3         3
11     2      G2         2

?factor说：

as.numeric应用于一个因素是没有意义的，并且可能通过隐式强制发生。为了将因子f转换为近似其原始数值，建议使用as.numeric(level(F))f，并且比as.numeric(as.character(f))更有效。

但是级别上的as.numeric也不起作用(因为级别现在是带有标签的字符，因此不能强制使用数字)：

> as.numeric(levels(df1$group_f))
[1] NA NA NA NA
Warning message:
NAs introduced by coercion 

是否有一种方法来创建一个因子变量，使其保留原始值？(在本例中为1，2，3，9)？

注意:这个想法是让有一个单一的因子变量，它有描述类别的标签，以及底层的原始数字。虽然在本例中，我将变量group保留在新创建的因子变量上，但在我的实际用例中，我将/不能这样做(这是一个巨大的数据集)。

Answer 1

如果您保留用于创建因子的级别和标签向量，则可以使用这些向量从因子标签向后工作以返回值。

group_levels <- c(1, 2, 3, 9)
group_labels <- c("G1", "G2", "G3", "Unknown")
df1$reconstituted_group_num <- group_levels[as.numeric(df1$group_f)]

这是因为标签向量中的索引值与级别向量中的索引值成直线:未知有索引4，其级别9也是如此。