N을 허용하면서 계수를 숫자로 변환하는 변환

Question

데이터 프레임의 여러 열을 인수에서 숫자로 변환하고 싶습니다. 여기

는 예를 들어 열 수 있습니다 :

unique(f$HUVEC_fitCons_score) 
    [1] 0.635551 0.714379 0.638787 0.562822 0.542086 0.620976 0.56751 0.554799 0.592323 0.63947 0.627883 
[12] 0.665054 0.645665 0.492483 0.491896 0.636168 0.711 0.604944 0.613276 0.56214 0.727631 0.567892 
[23] 0.699875 0.635259 0.655142 0.733575 0.645948 0.683762 0.372554 0.249971 0.616125 0.631631 0.564101 
[34] 0.765457 0.633917 0.463824 0.664235 0.530356 0.6365 0.581474 <NA>  0.620846 0.528226 0.735409 
[45] 0.691587 0.586402 0.7233 0.651492 0.825845 0.058706 0.584449 0.572988 0.618803 0.526803 0.699908 
[56] 0.478617 0.683672 0.505526 0.741806 0.567339 0.657601 0.683535 0.581314 0.603991 0.648885 0.591603 
[67] 0.604282 0.526665 0.621717 0.830532 0.579976 0.0  0.638833 0.599892 0.6691 0.677812 0.677038 
[78] 0.756233 0.466023 0.607083 0.508809 0.322989 0.349732 0.620204 0.662026 0.678554 0.616919 0.668105 
[89] 0.755437 0.503917 0.273489 0.704051 0.525792 0.687789 0.3752 0.673998 0.421255 0.756605 0.665031 
[100] 0.59522 0.447301 0.622129 0.548927 0.563494 0.550183 0.656636 0.296957 0.71  0.663205 0.836244 
[111] 0.605231 0.055017 0.297325 0.574951 0.444512 0.662433 0.654926 0.757729 0.629945 0.75052 0.674467 
[122] 0.76194 0.536845 0.113707 0.192219 0.52698 4.41E-4 0.057018 0.003489 0.24341 0.223356 0.166187 
[133] 0.767244 0.549297 0.404113 0.062806 0.692231 0.600526 0.670209 0.264475 0.152031 0.721622 0.159066 
[144] 0.375513 0.695668 0.221012 0.615788 0.413926 0.631177 0.759125 0.74596 0.650387 0.241949 0.553451 
[155] 0.655445 0.341033 0.092715 0.600164 0.602482 0.075334 0.553173 0.48735 0.566403 0.421638 0.054758 
[166] 0.221052 0.675733 0.128931 0.272564 0.345915 0.088406 0.078987 0.147424 0.186031 0.68491 0.342787 
[177] 0.634344 0.00508 0.236223 0.016238 0.160608 0.649648 0.330827 0.725737 0.175304 0.726065 0.765956 
[188] 0.666353 0.357269 0.083433 0.22236 
192 Levels: - 0.0 0.003489 0.00508 0.016238 0.054758 0.055017 0.057018 0.058706 0.062806 ... 4.41E-4 

내가 as.numeric(f$HUVEC_fitCons_score)

을하려고 할 때 분명히 내 원하는 출력되지 않습니다

as.numeric(f$HUVEC_fitCons_score) 
    [1] 123 123 169 126 80 80 72 80 113 80 80 169 85 78 95 128 116 145 129 126 61 61 60 124 169 
    [26] 169 169 169 168 168 168 103 103 106 80 106 80 80 72 106 79 174 129 106 106 80 80 80 80 106 
    [51] 86 103 103 174 129 164 106 122 174 174 136 103 169 169 72 72 72 72 169 169 175 169 169 169 106 
    [76] 136 136 86 136 136 136 136 123 123 123 86 86 130 164 136 136 136 136 123 123 136 136 123 164 158 
[101] 136 136 136 86 86 86 136 85 128 123 47 33 47 72 72 72 124 169 169 86 86 86 72 108 108 
[126] 169 169 169 169 169 169 168 168 169 168 106 106 106 106 106 72 106 119 123 169 174 169 169 174 174 
[151] 174 174 169 168 168 169 169 169 169 169 169 169 123 175 169 169 169 168 168 168 168 168 168 168 168 
[176] 124 168 168 168 106 106 106 106 106 106 169 169 169 169 169 79 169 82 82 80 106 106 86 186 164 
[201] 124 72 169 106 106 120 106 106 106 106 106 56 95 143 124 70 70 128 169 169 169 169 169 169 169 
[226] 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 169 123 70 70 70 125 106 169 169 169 169 169 
[251] 169 123 169 123 174 123 91 82 82 82 82 82 82 82 82 NA NA 82 82 112 82 82 82 82 82 
[276] 82 82 82 123 123 80 72 123 106 106 106 106 106 106 106 86 82 82 82 82 112 112 112 112 82 
[301] 82 82 82 82 82 82 82 106 106 106 106 123 69 158 158 158 136 136 136 136 86 86 169 176 168 
[326] 169 169 169 169 82 72 72 70 70 80 106 106 106 80 106 106 106 106 78 106 80 80 80 106 106 
[351] 106 161 108 72 93 93 168 168 168 168 176 171 134 72 169 129 72 72 169 169 169 169 169 169 169 
[376] 169 158 169 169 169 169 169 169 79 72 72 70 82 82 72 72 72 72 72 189 106 106 106 9 82 
[401] 92 82 106 82 82 82 82 82 82 82 106 106 106 106 72 72 106 87 87 158 61 169 169 169 175 
[426] 175 169 106 86 60 169 123 169 169 169 169 123 158 158 72 72 123 123 86 72 72 92 92 92 92 
[451] 106 106 110 91 47 47 169 169 169 169 169 169 169 169 161 161 169 169 169 169 169 169 169 169 169 
[476] 169 169 169 169 169 169 169 169 169 168 168 168 168 168 168 169 169 67 119 67 119 86 106 168 168 
[501] 165 136 86 86 70 70 58 58 58 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 119 119 119 119 
[526] 119 72 72 128 128 128 157 157 157 128 128 70 108 108 72 63 168 176 176 168 168 168 177 177 177 
[551] 168 168 171 168 168 168 168 168 176 92 106 106 106 84 169 169 169 169 128 106 70 72 72 169 169 
[576] 168 169 169 169 168 177 168 168 168 169 136 158 139 169 125 169 168 168 168 168 168 177 168 168 168 
[601] 168 176 169 161 169 174 164 156 90 101 101 82 82 72 72 125 72 72 72 72 86 106 106 106 106 
[626] 106 106 70 70 70 70 70 72 72 112 131 168 79 72 106 112 112 82 82 82 82 82 112 112 106 
[651] 169 123 94 94 169 123 169 72 106 70 70 70 70 70 72 72 70 102 79 106 70 70 66 123 123 
[676] 169 136 72 72 66 72 72 72 169 169 61 168 123 123 123 168 169 123 106 106 106 106 106 72 72 
[701] 114 158 158 158 169 169 123 136 123 190 119 123 86 106 169 123 176 128 169 168 168 169 169 169 169 
[726] 176 176 169 93 89 86 86 136 169 80 80 92 86 126 84 129 143 92 92 106 106 106 128 123 124 
[751] 124 131 70 80 106 169 169 89 136 86 60 60 82 82 82 82 80 80 80 72 72 72 113 113 113 
[776] 158 158 2 165 174 168 169 106 169 123 158 169 80 106 168 127 97 176 168 169 148 106 106 106 106 
[801] 106 82 123 123 106 106 106 106 72 72 72 70 116 86 168 128 106 128 86 169 123 123 123 136 136 
[826] 130 174 72 106 106 72 169 123 123 86 123 123 103 168 143 72 106 86 86 86 86 86 136 112 72 
[851] 72 169 154 72 106 106 177 169 169 169 169 123 60 123 123 123 123 123 158 158 169 169 169 169 169 
[876] 125 82 168 168 168 70 70 72 72 72 93 70 70 33 33 176 168 169 169 169 169 128 72 72 72 
[901] 72 169 91 91 126 176 176 176 143 119 153 106 86 106 169 169 169 79 126 126 126 126 176 171 181 
[926] 181 181 181 181 176 176 168 168 57 57 105 169 169 47 124 124 64 64 124 124 124 168 39 39 44 
[951] 94 176 169 136 136 169 168 168 177 177 168 168 168 168 123 169 169 174 111 69 169 169 169 169 169 
[976] 169 169 169 169 139 169 123 123 123 124 124 168 169 169 169 169 123 86 123 123 168 168 140 82 82 
[ reached getOption("max.print") -- omitted 30773 entries ] 

를 얻을. <NA>과 4.41E-4이 엉망입니다. 나중에 해당 열을 randomForest()을 사용하고 특정 수준의 요소 수준 만 주어진 기능에 사용할 수 있기 때문에 요소를 숫자로 변경하려고합니다.

감사합니다.

Answer 1

당신은 수치에 (두 번째 ...에 대한 첫 번째 수준, 2 1)

as.numeric(as.character(f$HUVEC_fitCons_score)) 

그냥 사용 as.numeric()이 기본 요소 값을 변환하여 사용해야합니다.

그러나 알고있는 한 NA 값은 기본적으로 randomForest()에 허용되지 않습니다. 인수 na.action을 조정해야합니다. 당신은 또한 데이터 세트에서 NA 값을 들고 모든 행을 제거 coula (?randomForest 참조)

대신 :

library(dplyr) 
f <- f %>% na.omit() 

Answer 2

내가 NA 값은 응답 변수의 일부로서 의미를 모르겠어요. 값이 실제로 알려지지 않은 경우 해당 데이터 포인트를 모델에서 제거하거나 다른 것으로 대체해야합니다. 손가락 하나로 할 수있는 옵션은 숫자로 변환 한 다음 모든 NA 값을 중간 값으로 바꿉니다.

response <- as.numeric(levels(f$HUVEC_fitCons_score))[f$HUVEC_fitCons_score] 
response[is.na(response)] <- median(response, na.rm=TRUE)