当使用“cbind()”时,“相同”的输入会触发不同的行为:从一个短变量中找到行名并将其丢弃

identical() 默认情况下,并不总是能讲述全部故事:

identical(df1, df2, attrib.as.set = FALSE)
#> [1] FALSE

此选项更严格地比较属性,但如果我们在这里查看它们,我们只能看到顺序上的差异,这不是我们将看到的观察到的行为的原因。

attributes(df1)
#> $names
#> [1] "a" "b"
#> 
#> $class
#> [1] "data.frame"
#> 
#> $row.names
#> [1] 1
attributes(df2)
#> $names
#> [1] "a" "b"
#> 
#> $row.names
#> [1] 1
#> 
#> $class
#> [1] "data.frame"

我们可以尝试使用 row.names() 但这无济于事,但可以使用显示更多信息 .row_names_info() 和 dput() :

row.names(df1) # sneaky snake!
#> [1] "1"
row.names(df2)
#> [1] "1"
.row_names_info(df1)
#> [1] -1
.row_names_info(df2)
#> [1] 1

dput(df1)
#> structure(list(a = 1, b = 2), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
#> -1L))
dput(df2)
#> structure(list(a = 1, b = 2), row.names = 1L, class = "data.frame")

事实上, cbind.data.frame() 电话 data.frame() 它本身叫 .row_names_info() 并在触发警告之前测试其标志,以及 .row_names_info(df1) 为负,而 .row_names_info(df2) 是积极的。

将行名设置为 NULL “重新初始化”row.names。

row.names(df2) <- NULL
cbind(df2, c=3:4)
#>   a b c
#> 1 1 2 3
#> 2 1 2 4

所以,警告的本质是说,我们试图回收一排排 data.frame 它有行名,因此必须忽略行名才能进行回收。如果行名真的不存在,则回收过程会悄无声息地进行。

现在我们可以在这里讨论“没有行名”的定义和相关性。

我知道这个答案并不能回答所有问题(不是所有的方法,也不是任何原因),但这就是我所拥有的一切!