R: min() 函数返回不正确的答案答案

【问题标题】：R: min() function returns not correct answerR: min() 函数返回不正确的答案
【发布时间】：2020-10-04 19:53:18
【问题描述】：

我有一个“a”

[1] “12.5” “12.7” “13.0” “9.6” “9.8” “11.5” “9.5” “11.2” “10.2” “11.1” “9.7”

[12]“9.6”“9.3”“11.0”“13.5”“9.3”“10.6”“9.9”“12.0”“11.3”“12.6”“13.1”

[23] “10.7” “11.2” “9.9” “9.7” “9.2” “14.2” “10.6” “10.8” “10.1” “12.6” “12.7”

[34]“7.4”“12.9”“10.1”“12.9”“11.0”“11.7”“10.6”“8.4”“11.7”“11.0”“10.8”

[45]“12.6”

我的 min(a) 返回 [1] "10.1"

我不明白哪里错了

【问题讨论】：

这些值是字符串吗？
试试min(as.numeric(a))
问题（如果你现在还不清楚）是字符串的字母顺序与对应数字的数字顺序不同
我不认为反对票是合理的。对于任何习惯于难以追溯到数字与字符串表示的程序员来说，问题的根源是足够清楚的，但是对于从统计背景来到 R 的人来说，这种行为在你第一次看到它时会感到困惑。此外（有点令人惊讶）这个问题在 R 标签上并不是明显的重复。我想将其作为重复项关闭，但没有找到匹配项。

标签： r

【解决方案1】：

就像在 cmets 中所说的那样，您的 min() 确实返回了正确答案。但是，这不是您要寻找的答案。您的数据似乎被格式化为 strings，因此它返回编号最小的字母组合。

首先，您需要将数据转换为数字。其中一种方法是使用as.numeric(data)，它将您的数据转换为数字类型。如果您不确定您拥有什么样的数据，str() 会告诉您。我希望这会有所帮助！

【讨论】：

【解决方案2】：

考虑这个数据框dat。

dat
#    x.num x.chr x.fac
# 1    9.1   9.1   9.1
# 2    9.3   9.3   9.3
# 3    9.5   9.5   9.5
# 4    9.7   9.7   9.7
# 5    9.9   9.9   9.9
# 6   10.1  10.1  10.1
# 7   10.3  10.3  10.3
# 8   10.5  10.5  10.5
# 9   10.7  10.7  10.7
# 10  10.9  10.9  10.9
# 11  11.1  11.1  11.1

这些列看起来很相似，但实际上它们并不相似，这可以通过查看 structure 来发现。

str(dat)
# 'data.frame': 21 obs. of  3 variables:
# $ x.num: num  9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 10 ...
# $ x.chr: chr  "9.1" "9.2" "9.3" "9.4" ...
# $ x.fac: Factor w/ 21 levels "9.4","9.9","9.8",..: 16 13 18 1 21 11 8 3 2 6 ...

数字向量（如x.num）的排序发生在数字上，而字符向量（如x.chr）的排序发生在字母上。

sort(c(10.1, 9.1))
# [1]  9.1 10.1

sort(c("10.1", "9.1"))
# [1] "10.1" "9.1"

minimum 数字向量很简单。

with(dat, min(x.num))
# [1] 9.1

要根据其数值获取字符向量的minimum，您可以使用as.numeric。

with(dat, min(x.chr))
# [1] "10.1"
with(dat, min(as.numeric(x.chr)))
# [1] 9.1

第三种类型是需要额外步骤的因子向量。仅as.numeric 将产生因子的最低水平1，

with(dat, min(x.fac))
# Error in Summary.factor(c(7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L : 
#                             ‘min’ not meaningful for factors
with(dat, min(as.numeric(x.fac)))
# [1] 1

而信息实际上存储在因子levels中。

with(dat, min(as.numeric(levels(x.fac))[x.fac]))
# [1] 9.1
## or
with(dat, min(as.numeric(as.character(x.fac))))
# [1] 9.1

示例数据：

dat <- structure(list(x.num = c(9.1, 9.3, 9.5, 9.7, 9.9, 10.1, 10.3, 
10.5, 10.7, 10.9, 11.1), x.chr = c("9.1", "9.3", "9.5", "9.7", 
"9.9", "10.1", "10.3", "10.5", "10.7", "10.9", "11.1"), x.fac = structure(c(7L, 
8L, 9L, 10L, 11L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L), .Label = c("10.1", 
"10.3", "10.5", "10.7", "10.9", "11.1", "9.1", "9.3", "9.5", 
"9.7", "9.9"), class = "factor")), row.names = c(NA, -11L), class = "data.frame")

【讨论】：