在R语言中如何将矩阵的指定列转换为numeric数值类型

R中的普通矩阵是同构数据容器，要求所有元素必须为统一数据类型，类型优先级：字符型 > 数值型 > 逻辑型。当你向矩阵中存入字符串类型的值时，R会自动把整个矩阵的所有元素强制转换为优先级更高的字符类型，因此原本的数值列会全部变成字符串格式。
你之前用apply(input_matrix, 2, as.numeric)转换后Type列变成NA，本质是整个矩阵已经被强转成了数值型，字符串"SWAP"无法转换为数值所以变成NA，此时你再往数值型矩阵里写字符串，就会触发全局强制类型转换。
而你单独对后三列用apply(input_matrix[,2:4], 2, as.numeric)转换，得到的是独立的数值型矩阵，但如果直接把它赋值回原字符矩阵的对应位置，还是会被强转成字符，无法保留数值类型。

最优方案：改用数据框（data.frame）存储 #

你的需求是不同列存储不同类型的数据，这恰好是数据框的设计场景，矩阵本身不适合该需求，操作步骤如下：

1. 先将原矩阵转换为数据框：

# 转换时禁止自动把字符串转成因子，避免后续操作异常
input_df <- as.data.frame(input_matrix, stringsAsFactors = FALSE)

2. 单独对指定列做数值转换：

# 对Tenor、Frequency、Rate三列批量转成numeric类型
input_df[, c("Tenor", "Frequency", "Rate")] <- lapply(input_df[, c("Tenor", "Frequency", "Rate")], as.numeric)

转换完成后，第一列Type保持字符串类型，后三列为数值类型，可以直接对后三列做数值运算，不会互相干扰。

必须使用矩阵的替代方案 #

如果有特殊要求必须用矩阵，可以使用列表类型的矩阵，但操作复杂度会高很多，非必要不推荐：

# 创建列表矩阵，支持每个位置存不同类型的数据
mat <- matrix(list(), nrow = nrow(input_matrix), ncol = ncol(input_matrix),
              dimnames = dimnames(input_matrix))
# 赋值第一列为字符串
mat[,1] <- "SWAP"
# 赋值后三列为数值
mat[,2:4] <- as.data.frame(apply(input_matrix[,2:4], 2, as.numeric))

后续取数值列运算时需要用unlist()提取值，使用成本较高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yann Nitzpon