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

我保持这个函数方便,每当我需要它,并改变列名和类以适应用例:

make_df <- function() { data.frame(name=character(),
                     profile=character(),
                     sector=character(),
                     type=character(),
                     year_range=character(),
                     link=character(),
                     stringsAsFactors = F)
}

make_df()
[1] name       profile    sector     type       year_range link      
<0 rows> (or 0-length row.names)

其他回答

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())

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))))

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()

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。