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?
只需用空向量初始化它:
df <- data.frame(Date=as.Date(character()),
File=character(),
User=character(),
stringsAsFactors=FALSE)
下面是另一个不同列类型的例子:
df <- data.frame(Doubles=double(),
Ints=integer(),
Factors=factor(),
Logicals=logical(),
Characters=character(),
stringsAsFactors=FALSE)
str(df)
> str(df)
'data.frame': 0 obs. of 5 variables:
$ Doubles : num
$ Ints : int
$ Factors : Factor w/ 0 levels:
$ Logicals : logi
$ Characters: chr
注意:
用错误类型的空列初始化data.frame不会阻止进一步添加具有不同类型列的行。
这个方法稍微安全一点,因为从一开始你就有正确的列类型,因此如果你的代码依赖于一些列类型检查,即使data.frame没有行,它也能工作。
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
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