Преобразование коэффициентов в числовые значения в R

Для конвертации валюты

# data
df <- data.frame(sal = c("$100,001 - $150,000" , "over $150,000" , 
    "$25,000"), educ = c("High School Diploma", "Current Undergraduate",
   "PhD"),stringsAsFactors=FALSE)

 # Remove comma and dollar sign
temp <- gsub("[,$]","", df$sal)

# remove text
temp <- gsub("[[:alpha:]]","", temp)

# get average over range
df$ave.sal <- sapply(strsplit(temp , "-") , function(i) mean(as.numeric(i)))

Для вашего уровня образования - если хотите, числовой

df$educ.f <- as.numeric(factor(df$educ , levels=c("High School Diploma" ,
          "Current Undergraduate", "PhD")))


df
#                  sal                  educ  ave.sal educ.f
# 1 $100,001 - $150,000   High School Diploma 125000.5      1
# 2       over $150,000 Current Undergraduate 150000.0      2
# 3             $25,000                   PhD  25000.0      3

ИЗМЕНИТЬ

Отсутствие значений / NA не имеет значения

# Data that includes missing values

df <- data.frame(sal = c("$100,001 - $150,000" , "over $150,000" , 
                 "$25,000" , NA), educ = c(NA, "High School Diploma", 
"Current Undergraduate", "PhD"),stringsAsFactors=FALSE)

Повторите приведенные выше команды, чтобы получить

df
 #                 sal                  educ  ave.sal educ.f
# 1 $100,001 - $150,000                  <NA> 125000.5     NA
# 2       over $150,000   High School Diploma 150000.0      1
# 3             $25,000 Current Undergraduate  25000.0      2
# 4                <NA>                   PhD       NA      3

Вы можете использовать функцию перекодирования в пакете car.

Например:

library(car)
df$salary <- recode(df$salary, 
    "'$100,001 - $150,000'=125000;'$150,000'=150000")

Для получения дополнительной информации о том, как использовать эту функцию, см. Файл справки.

Я бы просто сделал вектор значений, который сопоставляется с уровнями вашего фактора, и сопоставил бы их. Приведенный ниже код - гораздо менее элегантное решение, чем мне бы хотелось, потому что я не могу понять, как выполнить индексацию с помощью вектор, но, тем не менее, это сработает, если ваши данные не слишком велики. Скажем, мы хотим сопоставить факторные элементы fact с числами в vals:

fact<-as.factor(c("a","b","c"))
vals<-c(1,2,3)

#for example:
vals[levels(fact)=="b"]
# gives: [1] 2

#now make an example data frame:
sample(1:3,10,replace=T)
data<-data.frame(fact[sample(1:3,10,replace=T)])
names(data)<-c("myvar")

#our vlookup function:
vlookup<-function(fact,vals,x) {
    #probably should do an error checking to make sure fact 
    #   and vals are the same length

    out<-rep(vals[1],length(x)) 
    for (i in 1:length(x)) {
        out[i]<-vals[levels(fact)==x[i]]
    }
    return(out)
}

#test it:
data$myvarNumeric<-vlookup(fact,vals,data$myvar)

Это должно работать для того, что вы описываете.