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。
其他回答
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
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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
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
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'))
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
