我试图初始化一个data。frame，没有任何行。基本上，我希望为每个列指定数据类型并命名它们，但结果不创建任何行。
到目前为止，我能做的最好的事情是:
df <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"),
File="", User="", stringsAsFactors=FALSE)
df <- df[-1,]
它创建了一个data.frame，包含我想要的所有数据类型和列名的单行，但也创建了一个无用的行，然后需要删除。
还有更好的办法吗?
当前回答
这个问题并没有特别解决我的问题(在这里概述)，但如果有人想用参数化的列数来做这件事，并且没有强制:
> require(dplyr)
> dbNames <- c('a','b','c','d')
> emptyTableOut <-
data.frame(
character(),
matrix(integer(), ncol = 3, nrow = 0), stringsAsFactors = FALSE
) %>%
setNames(nm = c(dbNames))
> glimpse(emptyTableOut)
Observations: 0
Variables: 4
$ a <chr>
$ b <int>
$ c <int>
$ d <int>
正如分裂论在相关问题上所说，
.．.[强制]发生的原因[当cbinding矩阵和它们的组成类型]是一个矩阵只能有一个 单一数据类型。当你绑定2个矩阵时，结果仍然是a 矩阵，所以变量都被压缩成一个类型 转换为data.frame
其他回答
您可以在不指定列类型的情况下执行此操作
df = data.frame(matrix(vector(), 0, 3,
dimnames=list(c(), c("Date", "File", "User"))),
stringsAsFactors=F)
这个问题并没有特别解决我的问题(在这里概述)，但如果有人想用参数化的列数来做这件事，并且没有强制:
> require(dplyr)
> dbNames <- c('a','b','c','d')
> emptyTableOut <-
data.frame(
character(),
matrix(integer(), ncol = 3, nrow = 0), stringsAsFactors = FALSE
) %>%
setNames(nm = c(dbNames))
> glimpse(emptyTableOut)
Observations: 0
Variables: 4
$ a <chr>
$ b <int>
$ c <int>
$ d <int>
正如分裂论在相关问题上所说，
.．.[强制]发生的原因[当cbinding矩阵和它们的组成类型]是一个矩阵只能有一个 单一数据类型。当你绑定2个矩阵时，结果仍然是a 矩阵，所以变量都被压缩成一个类型 转换为data.frame
你可以用read。表中输入的文本为空字符串，如下所示:
colClasses = c("Date", "character", "character")
col.names = c("Date", "File", "User")
df <- read.table(text = "",
colClasses = colClasses,
col.names = col.names)
或者将col.names指定为字符串:
df <- read.csv(text="Date,File,User", colClasses = colClasses)
感谢Richard Scriven的改进
假设您的列名是动态的，您可以创建一个空的以行命名的矩阵并将其转换为数据帧。
nms <- sample(LETTERS,sample(1:10))
as.data.frame(t(matrix(nrow=length(nms),ncol=0,dimnames=list(nms))))
如果你已经有了一个dataframe，你可以从一个dataframe中提取元数据(列名和类型)(例如，如果你正在控制一个BUG，它只会被某些输入触发，并且需要一个空的dummy dataframe):
colums_and_types <- sapply(df, class)
# prints: "c('col1', 'col2')"
print(dput(as.character(names(colums_and_types))))
# prints: "c('integer', 'factor')"
dput(as.character(as.vector(colums_and_types)))
然后使用read。表创建空数据框架
read.table(text = "",
colClasses = c('integer', 'factor'),
col.names = c('col1', 'col2'))
