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。
其他回答
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"
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)
你可以用read。表中输入的文本为空字符串，如下所示:
colClasses = c("Date", "character", "character")
col.names = c("Date", "File", "User")
df <- read.table(text = "",
colClasses = colClasses,
col.names = col.names)
或者将col.names指定为字符串:
df <- read.csv(text="Date,File,User", colClasses = colClasses)
感谢Richard Scriven的改进
如果你已经有了一个dataframe，你可以从一个dataframe中提取元数据(列名和类型)(例如，如果你正在控制一个BUG，它只会被某些输入触发，并且需要一个空的dummy dataframe):
colums_and_types <- sapply(df, class)
# prints: "c('col1', 'col2')"
print(dput(as.character(names(colums_and_types))))
# prints: "c('integer', 'factor')"
dput(as.character(as.vector(colums_and_types)))
然后使用read。表创建空数据框架
read.table(text = "",
colClasses = c('integer', 'factor'),
col.names = c('col1', 'col2'))
