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 

其他回答

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)

只是声明

table = data.frame()

当您尝试rbind第一行时,它将创建列

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。

如果您想声明这样一个包含许多列的data.frame,那么手动输入所有列类可能会很麻烦。特别是如果你可以使用rep,这种方法是简单和快速的(大约比其他解决方案快15%):

如果你想要的列类在一个向量colClasses中,你可以执行以下操作:

library(data.table)
setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x) eval(call(x)))), col.names)

Lapply将产生一个所需长度的列表,其中的每个元素只是一个空类型的向量,如numeric()或integer()。

setDF通过引用将这个列表转换为data.frame。

Setnames通过引用添加所需的名称。

速度比较:

classes <- c("character", "numeric", "factor",
             "integer", "logical","raw", "complex")

NN <- 300
colClasses <- sample(classes, NN, replace = TRUE)
col.names <- paste0("V", 1:NN)

setDF(lapply(colClasses, function(x) eval(call(x))))

library(microbenchmark)
microbenchmark(times = 1000,
               read = read.table(text = "", colClasses = colClasses,
                                 col.names = col.names),
               DT = setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x)
                 eval(call(x)))), col.names))
# Unit: milliseconds
#  expr      min       lq     mean   median       uq      max neval cld
#  read 2.598226 2.707445 3.247340 2.747835 2.800134 22.46545  1000   b
#    DT 2.257448 2.357754 2.895453 2.401408 2.453778 17.20883  1000  a 

它也比以类似的方式使用结构更快:

microbenchmark(times = 1000,
               DT = setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x)
                 eval(call(x)))), col.names),
               struct = eval(parse(text=paste0(
                 "structure(list(", 
                 paste(paste0(col.names, "=", 
                              colClasses, "()"), collapse = ","),
                 "), class = \"data.frame\")"))))
#Unit: milliseconds
#   expr      min       lq     mean   median       uq       max neval cld
#     DT 2.068121 2.167180 2.821868 2.211214 2.268569 143.70901  1000  a 
# struct 2.613944 2.723053 3.177748 2.767746 2.831422  21.44862  1000   b

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