r 語言中為了進行資料分析，比如回歸分析，這時候對於資料**中的factor型別的資料會帶來弊端，比如對因子的每乙個資料都進行一次回歸，這樣就顯得很複雜，且違背了我們的初衷，需要把factor轉換為numeric格式。
factor不能直接轉換為numeric格式，它會按照因子的大小順序依次取值1,2,3......
想要正確轉換為對應的數值，可以先把factor轉換為character格式，然後再轉換為numeric，就可以正確顯示數值
> data<- read.csv('
breast_cancer.csv');
> class(data$x6); #
這時候為factor
[1] "
factor
"> #
然後轉換factor為numeric
> data$x6<-as.numeric(as.character(data$x6));
> class(data$x6); #
這時候為numeric
[1] "
numeric
"
另外需要注意的是，如果你的資料中包含na值或者其他錯誤型別的值，那麼轉換為character型別會產生報錯，需要先刪去所有錯誤型別的值，方法詳見另一篇部落格
zke
理解R語言中的factor
1.2.在r語言中，因子 factor 表示的是乙個編號或者乙個等級，即，乙個點。例如，人的個數可以是1，2，3，4 那麼因子就包括，1，2，3，4 還有描述協變數水平時，會用到高 中 低，也是因子，因為這些都是乙個點。與之區別的向量，是乙個連續性的值，例如，數值中有1，1.1，1.2 可以作為數值...
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