强制（coercion）是什么意思？一般来说

一般来说，强制（coercion）是R灵活处理数据类型的操作。当数据条目与预期不匹配时，一些预构建的R函数会在抛出错误之前尝试猜测其含义，但这也会引起混乱。在试图用R编写代码时，不理解强制（coercion）可能会让程序员发疯，因为它在这方面的行为与大多数其他语言截然不同。让我们通过一些例子来了解它。
01强制（Coercion）
在定义或创建向量时，其各个元素须是同种类型的数据，如果我们将字符和数字放到一起的话，应该会报错的。那实际上是这样的吗？在R中定义一个向量，如下：

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向量x在定义时既有数字，也有字符，可是当我们执行此向量时，返回的结果非但没有报错，且数字均加上了双引号，说明其为字符类型的数据，即定义时的数字被转换成了字符。

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以上这种情况即我们所说的， R强制将数据进行了转换。在定义向量时，我们把一个字符型数据放在了中间，从而也认为“1”和“3”也是字符型。
【强制（coercion）是什么意思？】02转换数据类型的函数
R也提供了一些改变数据类型的函数，例如将数字变成字符的as.character函数。
定义向量x为1至5的整数，然后定义向量y ，通过as.character函数把向量x由数字型转换成字符型。

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反之，我们也可以通过as.numeric函数将向量y再次转换成数字型。

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as.numeric函数在R中非常好用，尤其应用于一些实际场景中，许多的数据集，公共的数据集中会包含数字信息，但却会以字符的形式存储，此时通过转换函数将其类型更改，便于进一步的数据分析。
03缺失值NA（NotAvailable）
在实际情况中，数据丢失是一种常见的问题，在R中，针对数据丢失，有一个特殊的值来表示——NA 。
当一个函数试图将一种类型强制转换为另一种类型，并遇到不可能的情况时，它通常会向我们发出警告，并将数据条目转换为一个名为NA的特殊值，表示“不可用” 。
我们定义一个字符对象x ，如下所示，再将其转换成数字型，中间的字符“b”返回的是一个NA值，而1和3则可正常进行强制转换，与此同时附带一个Warning信息。

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当对“b”进行转换时， R无法猜测想要的数字，所以它不会尝试，返回一个NA值，表示此数据为丢失值。作为一名数据科学家，可能会经常遇到NA ，因为它们通常用于丢失数据，这在现实世界中的数据集中是一个常见的问题。