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

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。

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"

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)

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。

如果你不介意不显式地指定数据类型,你可以这样做:

headers<-c("Date","File","User")
df <- as.data.frame(matrix(,ncol=3,nrow=0))
names(df)<-headers

#then bind incoming data frame with col types to set data types
df<-rbind(df, new_df)