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 . 对于绘图并在模型中包含此变量，将其编码为因子，将每个数字映射到描述类别的标签将是有用的 . 所以我克制了一个因素：

# 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） .

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应用于一个因子是没有意义的，可能通过隐式强制发生 . 要将因子f转换为大约其原始数值，建议使用as.numeric（levels（f））[f]，并且比as.numeric（as.character（f））稍微更有效 .

但是 as.numeric 上的级别也不起作用（'因为级别现在是标签的字符，所以不能被强制为数字）：

> 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？ （本例中为1,2,3,9）???

注意：我们的想法是让 one single 因子变量具有描述类别的标签，以及底层的原始数字 . 虽然在这个例子中我保持变量 group 沿着新创建的因子变量，但在我的实际用例中我会/不能这样做（它是一个巨大的数据集） .

r