r - 如何在变成因子的变量中保留原始值？

Question

这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，将其编码为因子将很有用，将每个数字映射到描述类别的标签。所以我确定一个因素:

# 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，问题是最终我再次需要原始值(因为我必须根据此变量连接表，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) .

转换为数字不起作用(“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 applied to a factor is meaningless, and may happen by implicit coercion. To transform a factor f to approximately its original numeric values, as.numeric(levels(f))[f] is recommended and slightly more efficient than as.numeric(as.character(f)).

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，以便保留原始值？ (在这个例子中是 1,2,3,9)？？？

注意:这个想法是有 一单具有描述类别的标签和底层原始数字的因子变量。虽然在这个例子中我保留了变量 group沿着新创建的因子变量，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

如果保留用于创建因子的水平和标签向量，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)]

这是有效的，因为标签向量中的索引值与级别向量中的索引值对齐:未知的索引为 4，其级别 9 也是如此。