Jef*_*len 448 r dataframe r-faq
我正在尝试初始化没有任何行的data.frame.基本上,我想为每个列指定数据类型并命名它们,但不会创建任何行作为结果.
到目前为止我能做的最好的事情是这样的:
df <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"),
File="", User="", stringsAsFactors=FALSE)
df <- df[-1,]
这会创建一个data.frame,其中包含我想要的所有数据类型和列名的单行,但也会创建一个无用的行,然后需要将其删除.
有一个更好的方法吗？
dig*_*All 605
只需用空向量初始化它:
df <- data.frame(Date=as.Date(character()),
File=character(),
User=character(),
stringsAsFactors=FALSE)
这是另一个具有不同列类型的示例:
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
NB:
使用data.frame错误类型的空列初始化a 不会阻止进一步添加具有不同类型列的行.
这种方法只是有点更安全的,你必须从一开始就正确的列类型,因此,如果您的代码依赖于一些列的类型检查,它甚至会用工作的意义data.frame与零行.
tot*_*ico 114
如果您已经有一个现有的数据框,假设df它有您想要的列,那么您可以通过删除所有行来创建一个空数据框:
empty_df = df[FALSE,]
请注意,df仍然包含数据,但empty_df不包含数据.
我发现这个问题正在寻找如何创建一个空行的新实例,所以我认为它可能对某些人有帮助.
zel*_*niy 77
您无需指定列类型即可完成此操作
df = data.frame(matrix(vector(), 0, 3,
dimnames=list(c(), c("Date", "File", "User"))),
stringsAsFactors=F)
Ren*_*rop 52
您可以使用read.table空字符串输入text,如下所示:
colClasses = c("Date", "character", "character")
col.names = c("Date", "File", "User")
df <- read.table(text = "",
colClasses = colClasses,
col.names = col.names)
或者指定col.names为字符串:
df <- read.csv(text="Date,File,User", colClasses = colClasses)
感谢Richard Scriven的改进
Tho*_*mas 23
最有效的方法是使用structure创建具有类的列表"data.frame":
structure(list(Date = as.Date(character()), File = character(), User = character()),
class = "data.frame")
# [1] Date File User
# <0 rows> (or 0-length row.names)
与目前接受的答案相比,这是一个简单的基准:
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
小智 18
只是声明
table = data.frame()
当你尝试rbind第一行时,它将创建列
mar*_*arc 16
如果您正在寻找短缺:
read.csv(text="col1,col2")
所以您不需要单独指定列名.在填充数据框之前,您将获得默认的列类型逻辑.
Shr*_*bhu 12
我使用以下代码创建了空数据框
df = data.frame(id = numeric(0), jobs = numeric(0));
并尝试绑定一些行以填充相同如下.
newrow = c(3, 4)
df <- rbind(df, newrow)
但它开始提供不正确的列名,如下所示
X3 X4
1 3 4
解决方法是将newrow转换为df类型,如下所示
newrow = data.frame(id=3, jobs=4)
df <- rbind(df, newrow)
现在使用列名显示正确的数据框,如下所示
id nobs
1 3 4
要创建一个空数据框，请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)
}
要在指定每一列的类的同时创建一个空框架，只需将所需数据类型的向量传递给以下函数：
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，请运行以下命令：
lapply(df, class)
#output
$X1
[1] "character"
$X2
[1] "logical"
$X3
[1] "numeric"
如果你想用动态名称（变量中的列名）创建一个空的 data.frame，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。喜欢：
names <- c("u", "v")
df <- data.frame()
df[[names[1]]] <- as.numeric()
df[[names[2]]] <- as.character()
如果您不介意不明确指定数据类型，您可以这样做：
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)
通过使用data.table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())