如何保存变量中的原始值变成一个因子？
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。 对于图和将这个变量包含在模型中，将它编码为因子将会很有用，将每个数字映射到描述该类别的标签。 所以我创造了一个因素：
# 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”类别被映射为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适用于一个因素是没有意义的，并可能通过隐式强制发生。 为了将因子f转换为大约其原始数值，as.numeric（levels（f））[f]被推荐并且比as.numeric（as.character（f））稍微更有效率。
但as.numeric在这些关卡中也不起作用（因为现在关卡中的字符是标签的字符，所以不能强制为数字）：
> 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？ （在这个例子中为1,2,3,9）
注意：这个想法是有一个单一的因子变量，它具有描述类别的标签和底层的原始数字。 虽然在这个例子中，我将变量group保留在新创建的因子变量中，但在我的真实用例中，我不会那么做（它是一个巨大的数据集）。
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