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使用R中的空数据帧

dataframe r

anup · 技术社区 · 8 年前

我试图定义一个空的df for loop 然后从循环内部填充行/列,如下所示:

df<- data.frame()
    for (fl in files){
      dt <- read.table(fl, header = FALSE, col.names = c("year","month","value"),
       colClasses = c("character","character","numeric"))
      t <- aggregate(value ~ year, dt, sum)
      df$year <- t$year
      df$value <- t$value * someFunction() 
    }

现在,有多种方法可以在r中创建空df。

df <- data.frame()

# or another method
df <- data.frame(Month=character(), 
                 Value=character(), 
                 stringsAsFactors=FALSE) 

# or another method
df <- data.frame(matrix(nrow = 0, ncol = 2))

但当我给数据帧赋值时,会产生以下错误:

df$Month <- month.abb

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, File, value = c("Jan", "Feb", "Mar",  : 
  replacement has 12 rows, data has 0

我不知道我做错了什么,也不知道我可能有什么误解,但我找不到解决这个问题的方法。有人能给我解释一下吗?

附笔: df <- data.frame(matrix(nrow = 100, ncol = 2)) 可以,但我不知道这是否是一个好主意,因为我的df将有不同的行数。

4 回复 | 直到 8 年前

moodymudskipper 8 年前

以下是4种方法来培养你的 data.frame

col1 <- letters[1:3] # [1] "a" "b" "c"
col2 <- letters[4:6] # [1] "d" "e" "f"

1-从分配第一列开始

df1 <- data.frame(col1,stringsAsFactors = FALSE)
df1$col2 <- col2

l2 <- list()
l2$col1 <- col1
l2$col2 <- col2
df2 <- data.frame(l2,stringsAsFactors = FALSE)

df3 <- data.frame(col1 = character(3), col2 = character(3))
df3$col1 <- col1
df3$col2 <- col2

df4 <- data.frame(row.names = 1:3)
df4$col1 <- col1
df4$col2 <- col2

检查是否都是等效的:

identical(df1,df2) # [1] TRUE
identical(df1,df3) # [1] TRUE
identical(df1,df4) # [1] TRUE

fugu 8 年前

myList <- list()

for (m in 1:length(month.abb)) {
  myList[[m]] <- month.abb[m]

}

df <- as.data.frame(do.call(rbind, myList))

Len Greski 8 年前

apply() for()

我们将用 list.files() lapply() .我们还将使用匿名函数读取数据并执行其他计算。

是一个数据帧列表,可随后单独处理,或组合成一个单独的数据帧, do.call()

download.file("https://raw.githubusercontent.com/lgreski/pokemonData/master/pokemonData.zip",
              "pokemonData.zip",
              method="curl",mode="wb")
unzip("pokemonData.zip")

thePokemonFiles <- list.files("./pokemonData",
                              full.names=TRUE)    
pokemonDataFiles <- lapply(thePokemonFiles,function(x) {
     y <- read.csv(x,stringsAsFactors=FALSE)
     y$speedSquared <- y$Speed^2
     y # return data frame to result object
     })
head(pokemonDataFiles[[1]])

…和输出:

> head(pokemonDataFiles[[1]])
  Number                  Name Type1  Type2 Total HP Attack Defense SpecialAtk SpecialDef Speed Generation Legendary
1      1             Bulbasaur Grass Poison   318 45     49      49         65         65    45          1     False
2      2               Ivysaur Grass Poison   405 60     62      63         80         80    60          1     False
3      3              Venusaur Grass Poison   525 80     82      83        100        100    80          1     False
4      3 VenusaurMega Venusaur Grass Poison   625 80    100     123        122        120    80          1     False
5      4            Charmander  Fire          309 39     52      43         60         50    65          1     False
6      5            Charmeleon  Fire          405 58     64      58         80         65    80          1     False
  speedSquared
1         2025
2         3600
3         6400
4         6400
5         4225
6         6400
>

Forms of the Extract Operator

Moh 8 年前

months = c("Jan","Feb","Mar")

df <- data.frame(Month=character(), 
             Value=character(), 
             stringsAsFactors=FALSE)

for (i in 1:length(months)){

    df[i,1] = months[i]
}