Создайте пустой файл data.frame

Question

Дополнительно

Вопрос

Создайте пустой файл data.frame

Я пытаюсь инициализировать data.frame без каких-либо строк. В принципе, я хочу указать типы данных для каждого столбца и назвать их, но не иметь никаких строк, созданных в результате.

Лучшее, что я смог сделать до сих пор, это что-то вроде:

df <- data.frame(Date=as.Date("01/01/2000", format="%m/%d/%Y"), 
                 File="", User="", stringsAsFactors=FALSE)
df <- df[-1,]

Что создает data.frame с одной строкой, содержащей все типы данных и имена столбцов, которые я хотел, но также создает бесполезную строку, которую затем нужно удалить.

Есть ли лучший способ сделать это?

Jaap

Редактировал вопрос 29-го августа 2018 в 10:31

Программирование

r

dataframe

r-faq

Решение / Ответ

toto_tico

2-го июля 2015 в 8:05

Дополнительно

Если вы у вас уже есть существующий фрейм данных, пусть'ы сказать, ДФ, которая имеет столбцы, которые вы хотите, то вы можете просто создать пустой фрейм данных, удалив все строки:

empty_df = df[FALSE,]

Обратите внимание, что ДФ все еще содержит данные, но empty_df не'т.

Я нашел этот вопрос Хотите узнать, как создать новый экземпляр с пустыми строками, так что я думаю, что это может быть полезным для некоторых людей.

114

0

zeleniy

12-го ноября 2013 в 1:59

Дополнительно

Вы можете сделать это без указания типов столбцов

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

77

0

Rentrop

28-го октября 2014 в 5:30

Дополнительно

Вы можете использовать read.table с пустой строкой для входного text следующим образом:

colClasses = c("Date", "character", "character")
col.names = c("Date", "File", "User")

df <- read.table(text = "",
                 colClasses = colClasses,
                 col.names = col.names)

В качестве альтернативы можно указать col.names как строку:

df <- read.csv(text="Date,File,User", colClasses = colClasses)

Спасибо Ричарду Скривену за улучшение

Rentrop

Редактировал ответ 28-го сентября 2016 в 9:22

51

0

Thomas

20-го июня 2015 в 8:15

Дополнительно

Наиболее эффективный способ сделать это состоит в использовании "структура", чтобы создать список, который имеет класс "и сведения.рама и":

structure(list(Date = as.Date(character()), File = character(), User = character()), 
          class = "data.frame")
# [1] Date File User
# <0 rows> (or 0-length row.names)

Чтобы поставить это в перспективе по сравнению с тем, что в настоящее время принято отвечать, здесь'ы простой тест:

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

22

0

Daniel Fischer

2-го сентября 2015 в 12:03

Дополнительно

Просто объявить

table = data.frame()

когда вы пытаетесь rbind первая строка будет создать столбцы

dpel

Редактировал ответ 24-го мая 2018 в 3:42

18

0

marc

8-го января 2015 в 9:14

Дополнительно

Если вы ищете затруднение :

read.csv(text="col1,col2")

так что вы Дон'т нужно указать имена столбцов отдельно. Вы получить тип столбца по умолчанию логично, пока вы не заполните фрейм данных.

16

0

Shrikant Prabhu

18-го октября 2015 в 7:17

Дополнительно

Я создал пустой фрейм данных, используя следующий код

df = data.frame(id = numeric(0), jobs = numeric(0));

и попытался связать некоторые строки для заполнения одной следующим образом.

newrow = c(3, 4)
df <- rbind(df, newrow)

но он начал давать неправильные имена столбцов следующим образом

  X3 X4
1  3  4

Решение этого состоит в том, чтобы преобразовать невров в ДФ типа следующим образом

newrow = data.frame(id=3, jobs=4)
df <- rbind(df, newrow)

теперь дает правильный фрейм данных при отображении с именами столбцов следующим образом

  id nobs
1  3   4

10

0

Ali Khosro

3-го марта 2017 в 8:10

Дополнительно

Если вы хотите создать пустой данных.рамка с динамическими именами (colnames в переменной), это может помочь:

names <- c("v","u","w")
df <- data.frame()
for (k in names) df[[k]]<-as.numeric()

Вы можете также изменить типы если вам так нужен. как:

names <- c("u", "v")
df <- data.frame()
df[[names[1]]] <- as.numeric()
df[[names[2]]] <- as.character()

Gregor

Редактировал ответ 11-го октября 2017 в 4:34

4

0

Cybernetic

22-го августа 2016 в 4:35

Дополнительно

В создать пустой фрейм данных, передать в количество строк и столбцов, необходимых на следующие функции:

create_empty_table <- function(num_rows, num_cols) {
    frame <- data.frame(matrix(NA, nrow = num_rows, ncol = num_cols))
    return(frame)
}

Чтобы создать пустой фрейм в то время как с указанием класса каждого столбца, просто передать вектор нужные типы данных в следующие функции:

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)
}

Использовать следующим образом:

df <- create_empty_table(3, 3, c('character','logical','numeric'))

Что дает:

   X1  X2 X3
1 <NA> NA NA
2 <NA> NA NA
3 <NA> NA NA

Чтобы подтвердить свой выбор, выполните следующие действия:

lapply(df, class)

#output
$X1
[1] "character"

$X2
[1] "logical"

$X3
[1] "numeric"

Cybernetic

Редактировал ответ 11-го октября 2017 в 7:50

4

0

Odysseus Ithaca

10-го октября 2017 в 4:51

Дополнительно

Если вы Don'т ум, не указав типы данных в явном виде, вы можете сделать это так:

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)

Odysseus Ithaca

Редактировал ответ 10-го октября 2017 в 5:25

3

0

MichaelChirico

3-го мая 2016 в 1:42

Дополнительно

Если вы хотите объявить таких данных.рамка с большим количеством столбцов, это'Лл, вероятно, быть боль, чтобы типа все классы колонну вручную. Особенно, если вы можете использовать рэп, этот подход легко и быстро (около 15% быстрее чем другие решения, которые могут быть обобщены, как это):

Если нужные классы столбца в вектор colClasses, вы можете сделать следующее:

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

lapply в результате в списке нужной длины, каждый элемент которого является просто пустой типизированный вектор как числовые () или число().

setDF преобразует этот "список" со ссылкой на данные.рамка`.

setnames добавляет нужные имена по ссылке.

Сравнение скорости:

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

Это's также быстрее, чем при использовании "структура" подобным образом:

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

2

0

Rushabh Patel

18-го марта 2019 в 12:57

Дополнительно

С помощью данных.в таблице мы можем указать типы данных для каждого столбца.

library(data.table)    
data=data.table(a=numeric(), b=numeric(), c=numeric())

2

0

jpmarindiaz

13-го апреля 2016 в 4:37

Дополнительно

Скажите ваши имена столбцов являются динамическими, вы можете создать пустую строку-имени матрицы и трансформировать его в кадр данных.

nms <- sample(LETTERS,sample(1:10))
as.data.frame(t(matrix(nrow=length(nms),ncol=0,dimnames=list(nms))))

0

d8aninja

18-го октября 2018 в 2:38

Дополнительно

Этот вопрос не'т специально обратиться к моим проблемам (см. здесь), но в случае, если кто-то захочет сделать это с помощью параметризованного количество столбцов и никакого принуждения:

> 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>

Как говорится, divibisan на связанный вопрос,

...причина [принуждение] происходит [когда cbinding матриц и их составных типов является то, что матрица может иметь только один тип данных. Когда вы cbind 2 матриц, результат еще матрица и т. переменные, все приводится к одному типу, прежде чем преобразование данных.рамка

0

Добавить вопрос

Категории

Все

Технологий

Культура / Отдых

Жизнь / Искусство

Наука

Профессии

Бизнес

Пользователи

Все

Новые

Создайте пустой файл data.frame

выводит: "и с('col1 и', 'столбец col2') и"

выводит: "и с('целое', 'фактор') и"