如何将变量中的原始值保留为一个因素？

Question

这里有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))

我有一个分类变量 (group) 记录为整数值。对于绘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会很有用。所以我创造了一个因素：

# 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，问题是最终我需要再次使用原始值（因为我必须基于此变量连接表，而另一个表具有每个类别的原始数字 -1,2,3,9- 而不是标签）。

无法转换为数字（“未知”类别被映射到 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 应用于一个因子是没有意义的，并且可能发生在 隐性强制。将因子 f 转换为近似其 原始数值，推荐使用 as.numeric(levels(f))[f] 比 as.numeric(as.character(f)) 效率略高。

但是as.numeric 在级别上也不起作用（因为级别现在是带有标签的字符，因此不能强制为数字）：

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

有没有办法创建一个因子变量，以便它保留原始值？ （本例中为 1,2,3,9）？？？

注意：我们的想法是拥有一个因子变量，该变量具有描述类别的标签和底层的原始数字。尽管在此示例中，我将变量 group 保留在新创建的因子变量中，但在我的实际用例中，我会/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，则可以使用它们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对齐：Unknown 的索引为 4，其级别为 9。