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
如果你想创建一个带有动态名称的空data.frame(变量中的colnames)，这可以帮助:
names <- c("v","u","w")
df <- data.frame()
for (k in names) df[[k]]<-as.numeric()
如果需要，您也可以更改类型。如:
names <- c("u", "v")
df <- data.frame()
df[[names[1]]] <- as.numeric()
df[[names[2]]] <- as.character()
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)
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
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。
如果你已经有一个存在的数据帧，比如df，它有你想要的列，那么你可以通过删除所有的行来创建一个空的数据帧:
empty_df = df[FALSE,]
注意df仍然包含数据，但empty_df没有。
我发现这个问题是寻找如何创建一个空行的新实例，所以我认为它可能对一些人有帮助。
要创建一个空数据帧，将所需的行数和列数传入以下函数:
create_empty_table <- function(num_rows, num_cols) {
frame <- data.frame(matrix(NA, nrow = num_rows, ncol = num_cols))
return(frame)
}
要在指定每列的类的同时创建一个空帧，只需将所需数据类型的向量传递给下面的函数:
create_empty_table <- function(num_rows, num_cols, type_vec) {
frame <- data.frame(matrix(NA, nrow = num_rows, ncol = num_cols))
for(i in 1:ncol(frame)) {
print(type_vec[i])
if(type_vec[i] == 'numeric') {frame[,i] <- as.numeric(frame[,i])}
if(type_vec[i] == 'character') {frame[,i] <- as.character(frame[,i])}
if(type_vec[i] == 'logical') {frame[,i] <- as.logical(frame[,i])}
if(type_vec[i] == 'factor') {frame[,i] <- as.factor(frame[,i])}
}
return(frame)
}
使用方法如下:
df <- create_empty_table(3, 3, c('character','logical','numeric'))
这使:
X1 X2 X3
1 <NA> NA NA
2 <NA> NA NA
3 <NA> NA NA
要确认您的选择，运行以下命令:
lapply(df, class)
#output
$X1
[1] "character"
$X2
[1] "logical"
$X3
[1] "numeric"
