التحويل بين الأنواع المنطقية والنصية

التحويل بين الأنواع

# Quick overview of as.*() functions
cat('as.logical(1):    ', as.logical(1), '
')     # TRUE
cat('as.numeric(TRUE): ', as.numeric(TRUE), '
')  # 1
cat('as.character(3.14):', as.character(3.14), '
') # "3.14"
cat('as.logical("TRUE"):', as.logical('TRUE'), '
') # TRUE

التحويل من Numeric إلى Logical

cat('as.logical(0):    ', as.logical(0), '
')     # FALSE
cat('as.logical(1):    ', as.logical(1), '
')     # TRUE
cat('as.logical(-5):   ', as.logical(-5), '
')    # TRUE (non-zero)
cat('as.logical(0.001):', as.logical(0.001), '
') # TRUE (non-zero)
cat('as.logical(0L):   ', as.logical(0L), '
')    # FALSE
cat('as.logical(3L):   ', as.logical(3L), '
')    # TRUE

التحويل من Logical إلى Numeric

cat('as.numeric(TRUE):  ', as.numeric(TRUE), '
')   # 1
cat('as.numeric(FALSE): ', as.numeric(FALSE), '
')  # 0
cat('as.integer(TRUE):  ', as.integer(TRUE), '
')   # 1L

# Practical use: count TRUEs by summing
passed <- c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE, TRUE)
cat('Passed count:', sum(as.numeric(passed)), '
')  # 4
cat('Pass rate:   ', mean(passed) * 100, '%
')      # 66.67%

as.logical() من السلاسل النصية

cat('as.logical("TRUE"):  ', as.logical('TRUE'), '
')   # TRUE
cat('as.logical("FALSE"): ', as.logical('FALSE'), '
')  # FALSE
cat('as.logical("T"):     ', as.logical('T'), '
')      # TRUE
cat('as.logical("F"):     ', as.logical('F'), '
')      # FALSE
cat('as.logical("yes"):   ', as.logical('yes'), '
')    # NA (not recognised)
cat('as.logical("true"):  ', as.logical('true'), '
')   # NA (case-sensitive!)

التحويل من Numeric إلى Character

num_val <- 3.14159
char_val <- as.character(num_val)
cat('as.character(3.14159):', char_val, '
')  # '3.14159'
cat('class:', class(char_val), '
')           # character

# Building labels
ids <- 1:5
labels <- paste0('Item_', as.character(ids))
cat('Labels:', labels, '
')

التحويل من Character إلى Numeric

cat('as.numeric("3.14"):  ', as.numeric('3.14'), '
')   # 3.14
cat('as.numeric("100"):   ', as.numeric('100'), '
')    # 100
cat('as.numeric("-5.5"):  ', as.numeric('-5.5'), '
')   # -5.5
cat('as.numeric("abc"):   ', as.numeric('abc'), '
')    # NA with warning
cat('as.numeric("1e3"):   ', as.numeric('1e3'), '
')    # 1000 (sci notation OK)

التحويل من Logical إلى Character

flag_t <- TRUE
flag_f <- FALSE

cat('as.character(TRUE): ', as.character(flag_t), '
')  # 'TRUE'
cat('as.character(FALSE):', as.character(flag_f), '
')  # 'FALSE'
cat('class:', class(as.character(flag_t)), '
')         # character

# In paste()
message <- paste('System status:', as.character(flag_t))
cat(message, '
')

التحويل ذهابًا وإيابًا

original <- 3.141592653589793
char_version <- as.character(original)
back_to_num <- as.numeric(char_version)

cat('Original:  ', original, '
')
cat('As string: ', char_version, '
')
cat('Back:      ', back_to_num, '
')
cat('Identical?:', identical(original, back_to_num), '
')
cat('Equal?:    ', original == back_to_num, '
')

تحويل المتجهات ذات المصادر المختلطة

# Simulated data from CSV (all read as character)
raw_data <- c('42', '37.5', 'N/A', '55', '', '28.0')
cat('Raw character data:', raw_data, '
')

numeric_data <- suppressWarnings(as.numeric(raw_data))
cat('Converted:         ', numeric_data, '
')  # 42 37.5 NA 55 NA 28
cat('NA count:          ', sum(is.na(numeric_data)), '
')

التحويل المنطقي في ifelse()

# Score: 1 for correct, 0 for incorrect
quiz_answers <- c('A', 'C', 'B', 'D', 'B')
correct      <- c('A', 'B', 'B', 'D', 'C')

is_correct <- quiz_answers == correct
cat('Correct:  ', is_correct, '
')
cat('As 0/1:   ', as.numeric(is_correct), '
')
cat('Score:    ', sum(is_correct), '/', length(is_correct), '
')

ملخص التحويلات

# All conversions in one snippet
cat('logical->num:  ', as.numeric(c(TRUE, FALSE)), '
')
cat('num->logical:  ', as.logical(c(0, 1, -1, 0.5)), '
')
cat('char->num:     ', suppressWarnings(as.numeric(c('5', 'abc', '3.1'))), '
')
cat('char->logical: ', as.logical(c('TRUE', 'FALSE', 'yes')), '
')
cat('logical->char: ', as.character(c(TRUE, FALSE)), '
')

تحقق سريع

مراجعة: التحويل المنطقي والمحرفي

# Practical: parse a messy survey score column
raw_scores <- c('8', '7', 'N/A', '9', 'skip', '6')
numeric_scores <- suppressWarnings(as.numeric(raw_scores))
cat('Parsed:', numeric_scores, '
')
cat('Valid responses:', sum(!is.na(numeric_scores)), '
')
cat('Average score:  ', round(mean(numeric_scores, na.rm = TRUE), 2), '
')