>data<-read.csv("file.csv",header=T)
比如说第2列是性别 1是男 0是女
那么你可以强制转换，也可以用函数
>sex<-factor(data[,2]) 或者 >sex<-as.factor(data[,2])
如此sex就变成了因子型的
你可以把0，1改成female ，male
>levels(sex)<-c("female","male")
最后带回去
>data[,2]<-sex
dflme1[,2:60]<-lapply(dflme1[,2:60],as.numeric)。
R是用于 统计 分析、 绘图的语言和操作环境。R是属于 GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的 S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的 解释型语言。最初S语言的实现版本主要是 S-PLUS。
S-PLUS是一个 商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。
R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。
R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
