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

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。

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)

您可以在不指定列类型的情况下执行此操作

df = data.frame(matrix(vector(), 0, 3,
                dimnames=list(c(), c("Date", "File", "User"))),
                stringsAsFactors=F)

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'))

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"