행이 없는 데이터 프레임을 초기화하려고 합니다. 기본적으로 각 열의 데이터 유형을 지정하고 이름을 지정하고 싶지만 결과적으로 행이 생성되지는 않기를 원합니다.
지금까지 제가 할 수 있었던 최선은 다음과 같습니다:
df <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"),
File="", User="", stringsAsFactors=FALSE)
df <- df[-1,]
이는 제가 원하는 모든 데이터 유형과 열 이름을 포함하는 단일 행이 포함된 데이터 프레임을 생성하지만 쓸모없는 행을 생성하므로 제거해야 합니다.
이 작업을 수행하는 더 좋은 방법이 있나요?
빈 벡터로 초기화하기만 하면 됩니다:
df <- data.frame(Date=as.Date(character()),
File=character(),
User=character(),
stringsAsFactors=FALSE)
다음은 열 유형이 다른 다른 예제입니다:
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
N.B. :
잘못된 유형의 빈 열로 데이터 프레임
을 초기화해도 다른 유형의 열을 가진 행을 더 추가하는 것을 막지는 못합니다.
이 방법은 처음부터 올바른 열 유형을 사용한다는 점에서 조금 더 '안전'하므로, 코드가 열 유형 검사에 의존하는 경우 행이 0인 데이터 프레임
에서도 작동합니다.
다음과 같이 입력 'text'에 빈 문자열과 함께 read.table
을 사용할 수 있습니다:
colClasses = c("Date", "character", "character")
col.names = c("Date", "File", "User")
df <- read.table(text = "",
colClasses = colClasses,
col.names = col.names)
또는 col.names
를 문자열로 지정할 수도 있습니다:
df <- read.csv(text="Date,File,User", colClasses = colClasses)
개선해 주신 Richard Scriven에게 감사드립니다.
이렇게 '구조' 를 사용하는 것이 가장 효과적인 방법은 목록을 만들 수 있는 클래스 ',' ", 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)
이를 보면, s # 39 에 비해, 현재 수락됨 오토메이티드 here& 간단한 벤치마크:
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
그냥 너희가운데
table = data.frame()
할 때 "'라빈드"' 첫 번째 줄은 열의 생깁니다
내가 만든 빈 데이터 프레임을 다음과 같은 코드를 사용하여
df = data.frame(id = numeric(0), jobs = numeric(0));
바인딩하도록 했고 일부 행뿐만 동일합니까 채우려면 다음과 같다.
newrow = c(3, 4)
df <- rbind(df, newrow)
그러나 확증하노라 다음과 같이 열 이름을 시작한 것은 잘못된
X3 X4
1 3 4
이 솔루션을 df 는 다음과 같은 유형으로 뉴로프 변환할지
newrow = data.frame(id=3, jobs=4)
df <- rbind(df, newrow)
이제 열 이름을 사용하여 다음과 같이 표시할 때 정확한 데이터 프레임을 보기입니다
id nobs
1 3 4
스케쳐내 빈 다다드프라임 만들 수 있는 동적 이름 (콜나미스 변수로) 이 도움이 될 수 있습니다.
names <- c("v","u","w")
df <- data.frame()
for (k in names) df[[k]]<-as.numeric()
그래서 유형과 함께 하는 경우 변경할 수 있습니다. 다음과 같습니다.
names <- c("u", "v")
df <- data.frame()
df[[names[1]]] <- as.numeric()
df[[names[2]]] <- as.character()
create_empty_table <- function(num_rows, num_cols) {
frame <- data.frame(matrix(NA, nrow = num_rows, ncol = num_cols))
return(frame)
}
, 클래스를 지정할 때 빈 프레임을 만들어 각 열의 단순히 원하는 데이터를 찾는 전달하십시오 추상형데이터타입 꽂으십시오 다음과 같은 함수.
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(df[,i])}
if(type_vec[i] == 'character') {frame[,i] <- as.character(df[,i])}
if(type_vec[i] == 'logical') {frame[,i] <- as.logical(df[,i])}
if(type_vec[i] == 'factor') {frame[,i] <- as.factor(df[,i])}
}
return(frame)
}
사용 방법은 다음과 같습니다.
df <- create_empty_table(3, 3, c('character','logical','numeric'))
이로써:
X1 X2 X3
1 <NA> NA NA
2 <NA> NA NA
3 <NA> NA NA
선택값 확인하기 위해 실행하십시오 다음과 같습니다.
lapply(df, class)
#output
$X1
[1] "character"
$X2
[1] "logical"
$X3
[1] "numeric"
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)
이런 ',' 을 (를 선언할 경우 많은 열이 다다드프라임 it& # 39, ll 아마도 모든 열 클래스뿐만 아웃해야 통증 직접 입력할 수 있습니다. 특히 '담당자별로 쉽고 빠르게 이용할 수 있는 경우, 이 방식은' (약 15%) 보다 다른 일반화 될 수 있는 솔루션이 이렇게):
'클래스' 가 벡터입니다 콜클라시스 원하는 열 경우, 다음과 같이 할 수 있습니다.
library(data.table)
setnames(setDF(lapply(colClasses, function(x) eval(call(x)))), col.names)
'결과' 이 목록에 있는 각 요소에 리플리 원하는 길이로, 숫자 () 는 단순히 입력되었는지 벡터입니다 like '빈' 또는 '정수 ()'.
'이' 목록 '에' 다다드프라임 참조별로 세드프 '는'.
'이름' 세나미스 필요한 추가하므로 참조별로.
속도 비교:
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
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
"' colums_and_types 사파리 < - (df, class)
보기인쇄 (다푸스 (아스트커랙터 (이름 (colums_and_types))))
다푸스 (아스트커랙터 (라지브스 (colums_and_types))) "'
'다음' 빈 다테프라임 레더스터블 만드시겠습니까
"' 레더스터블 (text = " "; 콜클라시스 = c (& # 39, & # 39 factor& # 39 integer& # 39;;;;) 콜롬나미스 = c (& # 39, & # 39 col2& # 39 col1& # 39;;;;)) "'
> 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>
질문에 대한 데비비산 상태에 따라 링크됨
>. 원인 [강제] [때 케빈딩 호환표 및 해당 구성 유형은상위] .dell 테스트타사의 에로남이네 행렬을 가질 수 있습니다. >. 단일 데이터 유형:. 여전히 케빈드 때, 그 결과 2 호환표 >. 그래서 호환표에 com/go/4e6b330a_kr 모두 한 가지 종류의 강압 agent. 전에 >. 다다드프라임 로 변환