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
如果您想声明这样一个包含许多列的data.frame，那么手动输入所有列类可能会很麻烦。特别是如果你可以使用rep，这种方法是简单和快速的(大约比其他解决方案快15%):
如果你想要的列类在一个向量colClasses中，你可以执行以下操作:
library(data.table)
setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x) eval(call(x)))), col.names)
Lapply将产生一个所需长度的列表，其中的每个元素只是一个空类型的向量，如numeric()或integer()。
setDF通过引用将这个列表转换为data.frame。
Setnames通过引用添加所需的名称。
速度比较:
classes <- c("character", "numeric", "factor",
"integer", "logical","raw", "complex")
NN <- 300
colClasses <- sample(classes, NN, replace = TRUE)
col.names <- paste0("V", 1:NN)
setDF(lapply(colClasses, function(x) eval(call(x))))
library(microbenchmark)
microbenchmark(times = 1000,
read = read.table(text = "", colClasses = colClasses,
col.names = col.names),
DT = setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x)
eval(call(x)))), col.names))
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval cld
# read 2.598226 2.707445 3.247340 2.747835 2.800134 22.46545 1000 b
# DT 2.257448 2.357754 2.895453 2.401408 2.453778 17.20883 1000 a
它也比以类似的方式使用结构更快:
microbenchmark(times = 1000,
DT = setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x)
eval(call(x)))), col.names),
struct = eval(parse(text=paste0(
"structure(list(",
paste(paste0(col.names, "=",
colClasses, "()"), collapse = ","),
"), class = \"data.frame\")"))))
#Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval cld
# DT 2.068121 2.167180 2.821868 2.211214 2.268569 143.70901 1000 a
# struct 2.613944 2.723053 3.177748 2.767746 2.831422 21.44862 1000 b
其他回答
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。
如果您想声明这样一个包含许多列的data.frame，那么手动输入所有列类可能会很麻烦。特别是如果你可以使用rep，这种方法是简单和快速的(大约比其他解决方案快15%):
如果你想要的列类在一个向量colClasses中，你可以执行以下操作:
library(data.table)
setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x) eval(call(x)))), col.names)
Lapply将产生一个所需长度的列表，其中的每个元素只是一个空类型的向量，如numeric()或integer()。
setDF通过引用将这个列表转换为data.frame。
Setnames通过引用添加所需的名称。
速度比较:
classes <- c("character", "numeric", "factor",
"integer", "logical","raw", "complex")
NN <- 300
colClasses <- sample(classes, NN, replace = TRUE)
col.names <- paste0("V", 1:NN)
setDF(lapply(colClasses, function(x) eval(call(x))))
library(microbenchmark)
microbenchmark(times = 1000,
read = read.table(text = "", colClasses = colClasses,
col.names = col.names),
DT = setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x)
eval(call(x)))), col.names))
# Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval cld
# read 2.598226 2.707445 3.247340 2.747835 2.800134 22.46545 1000 b
# DT 2.257448 2.357754 2.895453 2.401408 2.453778 17.20883 1000 a
它也比以类似的方式使用结构更快:
microbenchmark(times = 1000,
DT = setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x)
eval(call(x)))), col.names),
struct = eval(parse(text=paste0(
"structure(list(",
paste(paste0(col.names, "=",
colClasses, "()"), collapse = ","),
"), class = \"data.frame\")"))))
#Unit: milliseconds
# expr min lq mean median uq max neval cld
# DT 2.068121 2.167180 2.821868 2.211214 2.268569 143.70901 1000 a
# struct 2.613944 2.723053 3.177748 2.767746 2.831422 21.44862 1000 b
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"
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))))
