将字符型变量转换为数值型时，是否需删除强制转换产生的NA？

不能直接一刀切决定删不删，核心是先搞清楚这些NA的来源：

• 先排查原字符变量里转失败的内容：在R里跑data$var1[is.na(as.numeric(data$var1))]，就能看到那些没法转成数值的字符到底是什么——是输入错误的乱码、字母，还是原本用来表示缺失值的标记（比如"无""NA""-"这类）？

• 如果是输入错误（比如本该是数字却输成了"abc""12x"）：优先尝试修正数据，比如找到原始数据源核对，实在没法修正的再考虑删除对应的样本，毕竟丢数据是下策。

• 如果是合法的缺失标记（比如原数据用特定字符表示无记录）：转成NA是合理的，这时候删不删看后续分析需求：

  • 要是你的分析方法要求完整样本（比如部分统计模型默认会自动剔除NA，但如果样本量本来就小，剔除后会严重影响结果），那可以考虑插补（比如用中位数、均值填充，或者用回归模型预测缺失值），而不是直接删；
  • 要是NA占比极低（比如你这里34个NA，若总样本量上千），删除后对整体数据分布影响很小，那直接删也没问题。

总之，先找原因，再结合数据量、分析目标做决定，别上来就删。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sili