空のdata.frameを作成する

行なしでdata.frameを初期化しようとしています。基本的に、各列のデータ型を指定して名前を付けたいのですが、結果として行は作成されません。

私がこれまでにできることは、次のようなものです。

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

これにより、必要なすべてのデータ型と列名を含む単一の行を含むdata.frameが作成されますが、不要な行も作成されるため、削除する必要があります。

これを行うより良い方法はありますか？

空のベクトルで初期化するだけです：

df <- data.frame(Date=as.Date(character()),
                 File=character(), 
                 User=character(), 
                 stringsAsFactors=FALSE) 

以下は、列の種類が異なる他の例です。

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：

data.frame間違ったタイプの空の列でを初期化しても、異なるタイプの列を持つ行がさらに追加されるのを防ぐことはできません。
この方法は、最初から正しい列型が得られるという意味で少し安全です。そのため、コードが列型のチェックに依存している場合、data.frame行が0の場合でも機能します。

すでに既存のデータフレームがある場合dfは、必要な列があるとしましょう。すべての行を削除して、空のデータフレームを作成できます。

empty_df = df[FALSE,]

にはdfまだデータが含まれていますが、含まれてempty_dfいないことに注意してください。

空の行で新しいインスタンスを作成する方法を探しているこの質問を見つけたので、一部の人にとっては役立つと思います。

列タイプを指定せずにそれを行うことができます

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

次のようにread.table、入力に空の文字列を使用できtextます。

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

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

またはcol.names、文字列として指定します。

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

改善してくれたRichard Scrivenに感謝

これを行う最も効率的な方法は、を使用structureして、クラスを含むリストを作成することです"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)

現在受け入れられている回答と比較してこれを展望するために、簡単なベンチマークを以下に示します。

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

宣言するだけ

table = data.frame()

rbind最初の行を試みると、列が作成されます

短さを探している場合：

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

したがって、列名を個別に指定する必要はありません。データフレームがいっぱいになるまで、デフォルトの列タイプは論理的になります。

次のコードを使用して空のデータフレームを作成しました

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

次のように、いくつかの行をバインドして同じものを入力しようとしました。

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

しかし、それは次のように間違った列名を与え始めました

  X3 X4
1  3  4

これに対する解決策は、次のようにnewrowをタイプdfに変換することです

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

次のように列名を付けて表示すると、正しいデータフレームが表示されるようになりました

  id nobs
1  3   4 

空のデータフレームを作成するには、必要な行と列の数を次の関数に渡します。

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

各列のクラスを指定しながら空のフレームを作成するには、目的のデータ型のベクトルを次の関数に渡すだけです。

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)
}

次のように使用します。

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

それは与える：

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

選択を確認するには、次のコマンドを実行します。

lapply(df, class)

#output
$X1
[1] "character"

$X2
[1] "logical"

$X3
[1] "numeric"

動的な名前（変数内のcolnames）を使用して空のdata.frameを作成する場合、これが役立ちます。

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

必要に応じてタイプを変更することもできます。お気に入り：

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

データ型を明示的に指定しなくても構わない場合は、次の方法で行うことができます。

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)

を使用しdata.tableて、各列のデータ型を指定できます。

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

data.frame多くの列でそのようなを宣言したい場合、すべての列クラスを手動で入力するのはおそらく困難です。特にを利用できる場合rep、このアプローチは簡単で高速です（このように一般化できる他のソリューションよりも約15％高速です）。

目的の列クラスがvector内colClassesにある場合は、次のことができます。

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

lapply結果として、希望する長さのリストが生成されます。各要素は、numeric()またはのような空の型付きベクトルinteger()です。

setDFこれlistをへの参照によって変換しますdata.frame。

setnames 参照により目的の名前を追加します。

速度比較：

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 

またstructure、同じように使用するよりも高速です。

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

列名が動的であるとすると、空の行名付き行列を作成してデータフレームに変換できます。

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

この質問は私の懸念には特に触れていません（ここで概説）が、パラメーター化された列数で強制せずにこれを実行したい場合のために：

> 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>

リンクされた質問についてディビビサンが述べているように、

... [強制]が発生する理由[マトリックスとその構成要素の型を拘束する場合]は、マトリックスが単一のデータ型しか持てないためです。2つの行列をバインドしても、結果は行列なので、データに変換する前に、変数はすべて1つの型に強制変換されます。

すでにデータフレームがある場合は、データフレームからメタデータ（列名とタイプ）を抽出できます（たとえば、特定の入力でのみトリガーされ、空のダミーデータフレームが必要なBUGを制御している場合）。

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)))

次に、read.tableを使用して空のデータフレームを作成します

read.table(text = "",
   colClasses = c('integer', 'factor'),
   col.names = c('col1', 'col2'))