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
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())
如果你已经有一个存在的数据帧，比如df，它有你想要的列，那么你可以通过删除所有的行来创建一个空的数据帧:
empty_df = df[FALSE,]
注意df仍然包含数据，但empty_df没有。
我发现这个问题是寻找如何创建一个空行的新实例，所以我认为它可能对一些人有帮助。
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)
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))))
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
