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

通过使用数据。表中我们可以为每一列指定数据类型。

library(data.table)    
data=data.table(a=numeric(), b=numeric(), c=numeric())

其他回答

如果你在寻找短:

read.csv(text="col1,col2")

因此不需要单独指定列名。在填充数据帧之前,您将获得默认的逻辑列类型。

最有效的方法是使用structure创建一个类为"data.frame"的列表:

structure(list(Date = as.Date(character()), File = character(), User = character()), 
          class = "data.frame")
# [1] Date File User
# <0 rows> (or 0-length row.names)

为了与目前公认的答案进行比较,这里有一个简单的基准:

s <- function() structure(list(Date = as.Date(character()), 
                               File = character(), 
                               User = character()), 
                          class = "data.frame")
d <- function() data.frame(Date = as.Date(character()),
                           File = character(), 
                           User = character(), 
                           stringsAsFactors = FALSE) 
library("microbenchmark")
microbenchmark(s(), d())
# Unit: microseconds
#  expr     min       lq     mean   median      uq      max neval
#   s()  58.503  66.5860  90.7682  82.1735 101.803  469.560   100
#   d() 370.644 382.5755 523.3397 420.1025 604.654 1565.711   100

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))))

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

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'))