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'))

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()

我使用以下代码创建了空数据帧

df = data.frame(id = numeric(0), jobs = numeric(0));

并尝试绑定一些行来填充，如下所示。

newrow = c(3, 4)
df <- rbind(df, newrow)

但是它开始给出如下错误的列名

  X3 X4
1  3  4

解决方案是将newrow转换为df类型，如下所示

newrow = data.frame(id=3, jobs=4)
df <- rbind(df, newrow)

现在给出正确的数据帧时显示列名如下

  id nobs
1  3   4 

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)

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。

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