这题我太懂了！你现在手动写35个映射的方式不仅繁琐，还容易写错或者漏写，完全可以用更聪明的办法来实现，给你两种高效方案：

方案一：利用因子的内置顺序 #

因为你的分类是按A1-A5 → B1-B5 → ... → G1-G5的规律排列的，我们可以把x转换成因子并指定好顺序，直接转成整数就是你要的1-35：

# 先确保x是因子，并且levels顺序完全匹配你的分类逻辑
df$x <- factor(df$x, levels = paste0(LETTERS[1:7], rep(1:5, each=7)))
# 直接转换为整数，自动对应1到35
df$y <- as.integer(df$x)

• 解释：LETTERS[1:7]会生成A到G的字母，paste0把每个字母和1-5拼接，刚好得到你要的35个分类的正确顺序；因子的as.integer()转换会返回每个类别在levels中的位置，正好是1到35的整数。

方案二：通过字符串计算映射 #

如果不想用因子，也可以直接提取分类中的字母和数字部分，通过简单计算得到对应的整数：

# 提取分类中的字母和数字
letter <- substr(df$x, 1, 1)   # 取第一个字符（A-G）
num <- as.integer(substr(df$x, 2, 2))  # 取第二个字符并转成整数（1-5）

# 计算对应的整数：每组5个，所以字母对应的组偏移 + 组内位置
df$y <- (match(letter, LETTERS) - 1) * 5 + num

• 解释：match(letter, LETTERS)会把A转为1、B转为2……G转为7，减1后乘以5得到每组的起始偏移（比如B组的偏移是(2-1)*5=5），加上组内的数字1-5，就得到了从6到10的对应值，完美契合你的需求。

这两种方法都比手动写35个映射高效太多，而且后续如果分类扩展（比如新增H组），只要调整LETTERS[1:7]里的数字就行，不用修改大量代码~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Erick