cbind 一个带有空数据框的数据框 - cbind.fill？答案

【问题标题】：cbind a dataframe with an empty dataframe - cbind.fill?cbind 一个带有空数据框的数据框 - cbind.fill？
【发布时间】：2011-12-19 05:19:30
【问题描述】：

我想我正在为cbind 寻找rbind.fill 的类似物（在Hadley 的plyr 包中）。我看了看，没有cbind.fill。

我想做的是：

#set these just for this example
one_option <- TRUE
diff_option <- TRUE

return_df <- data.frame()

if (one_option) {
    #do a bunch of calculations, produce a data.frame, for simplicity the following small_df
    small_df <- data.frame(a=1, b=2)
    return_df <- cbind(return_df,small_df)
}

if (diff_option) {
    #do a bunch of calculations, produce a data.frame, for simplicity the following small2_df
    small2_df <- data.frame(l="hi there", m=44)
    return_df <- cbind(return_df,small2_df)
}

return_df

可以理解，这会产生错误：

Error in data.frame(..., check.names = FALSE) : 
arguments imply differing number of rows: 0, 1

我目前的解决方法是用return_df <- data.frame(dummy=1) 替换行return_df <- data.frame()，然后代码就可以工作了。然后我在最后从return_df 中删除虚拟对象。添加虚拟对象并运行上述代码后，我得到了

      dummy a b        l  m
1     1 1 2 hi there 44

然后我只需要摆脱假人，例如：

> return_df[,2:ncol(return_df)]
  a b        l  m
1 1 2 hi there 44

我确定我错过了一种更简单的方法。

编辑：我想我不是在寻找 cbind.fill，因为这意味着将在 cbind 之后创建一个 NA 值，这不是我想要的。

【问题讨论】：

没有数据集和预期的输出，很难确切知道您想要什么。
@TylerRinker，你是对的。我确实描述了我当前的修复，但我没有明确说明我想要的结果是什么。我现在已经添加了这些信息。

标签： r dataframe cbind

【解决方案1】：

对于 cbind.fill 命名列表，其中名称重叠并且您希望按名称 cbind，Tyler 的答案可能会修改为以下内容：

cbind.fill <- function(...){
    nm <- list(...) 
    nm <- lapply(nm, as.matrix)
    names <- unique(do.call(c, lapply(nm, rownames)))
    res <- matrix(nrow = length(names), ncol = length(nm))
    rownames(res) <- names
    for(i in 1:length(nm))
      res[rownames(nm[[i]]),i] <- nm[[i]][,1]
    res
}

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用list 代替data.frame，并在最后将其转换为data.frame。例如：

df = list()
df2 = data.frame(col1 = 1:3, col2 = c('a','b','c'))
df = as.data.frame(cbind(df, as.matrix(df2)))
df

#   col1 col2
# 1    1    a
# 2    2    b
# 3    3    c

【讨论】：

【解决方案3】：

当a 和b 是数据帧时，以下应该可以正常工作：

ab <- merge(a, b, by="row.names", all=TRUE)[,-1]

或其他可能性：

rows <- unique(c(rownames(a), rownames(b)))
ab <- cbind(a[rows ,], b[rows ,])

【讨论】：

【解决方案4】：

我们可以添加 id 列然后使用 merge：

df1 <- mtcars[1:5, 1:2]
#                    mpg cyl id
# Mazda RX4         21.0   6  1
# Mazda RX4 Wag     21.0   6  2
# Datsun 710        22.8   4  3
# Hornet 4 Drive    21.4   6  4
# Hornet Sportabout 18.7   8  5

df2 <- mtcars[6:7, 3:4]
#            disp  hp
# Valiant     225 105
# Duster 360  360 245

#Add id column then merge
df1$id <- seq(nrow(df1)) 
df2$id <- seq(nrow(df2)) 

merge(df1, df2, by = "id", all.x = TRUE, check.names = FALSE)
#   id  mpg cyl disp  hp
# 1  1 21.0   6  225 105
# 2  2 21.0   6  360 245
# 3  3 22.8   4   NA  NA
# 4  4 21.4   6   NA  NA
# 5  5 18.7   8   NA  NA

【讨论】：

【解决方案5】：

使用rowr::cbind.fill

rowr::cbind.fill(df1,df2,fill = NA)
   A B
1  1 1
2  2 2
3  3 3
4  4 4
5  5 5
6 NA 6

【讨论】：

看起来rowr 已被弃用？

【解决方案6】：

我只是发现了一个技巧，当我们想将列添加到一个空数据帧中时，只需在第一次 rbind 时，而不是稍后 cbind 。

    newdf <- data.frame()
    # add the first column
    newdf <- rbind(newdf,data.frame("col1"=c("row1"=1,"row2"=2)))
    # add the second column
    newdf <- cbind(newdf,data.frame("col2"=c("row1"=3,"row2"=4)))
    # add more columns
    newdf <- cbind(newdf,data.frame("col3"=c("row1"=5,"row2"=6)))
    # result
    #     col1 col2 col3
    #row1    1    3    5
    #row2    2    4    6

我不知道为什么，但它对我有用。

【讨论】：

【解决方案7】：

我建议修改泰勒的回答。我的函数允许 cbind-ing 使用向量的 data.frames 和/或矩阵，而不会丢失列名，因为它发生在 Tyler 的解决方案中

cbind.fill <- function(...){
  nm <- list(...) 
  dfdetect <- grepl("data.frame|matrix", unlist(lapply(nm, function(cl) paste(class(cl), collapse = " ") )))
  # first cbind vectors together 
  vec <- data.frame(nm[!dfdetect])
  n <- max(sapply(nm[dfdetect], nrow)) 
  vec <- data.frame(lapply(vec, function(x) rep(x, n)))
  if (nrow(vec) > 0) nm <- c(nm[dfdetect], list(vec))
  nm <- lapply(nm, as.data.frame)

  do.call(cbind, lapply(nm, function (df1) 
    rbind(df1, as.data.frame(matrix(NA, ncol = ncol(df1), nrow = n-nrow(df1), dimnames = list(NULL, names(df1))))) )) 
}

cbind.fill(data.frame(idx = numeric()), matrix(0, ncol = 2), 
           data.frame(qwe = 1:3, rty = letters[1:3]), type = "GOOD", mark = "K-5")
#       idx V1 V2 qwe rty type mark
#     1  NA  0  0   1   a GOOD  K-5
#     2  NA NA NA   2   b GOOD  K-5
#     3  NA NA NA   3   c GOOD  K-5

【讨论】：

【解决方案8】：

这是一个 cbind 填充：

cbind.fill <- function(...){
    nm <- list(...) 
    nm <- lapply(nm, as.matrix)
    n <- max(sapply(nm, nrow)) 
    do.call(cbind, lapply(nm, function (x) 
        rbind(x, matrix(, n-nrow(x), ncol(x))))) 
}

让我们试试吧：

x<-matrix(1:10,5,2)
y<-matrix(1:16, 4,4)
z<-matrix(1:12, 2,6)

cbind.fill(x,y)
cbind.fill(x,y,z)
cbind.fill(mtcars, mtcars[1:10,])

我想我是从某个地方偷来的。

从这里编辑 STOLE：LINK

【讨论】：

谢谢泰勒。但是我有一个数据框而不是一个矩阵，我认为这确实会破坏这个实现。另外，我编辑了我的帖子，因为我认为我弄错了——我不认为我想要一个 cbind.fill，因为那会创建一个 NA，而我什么都不想创建。
我编辑了我的帖子以使代码在数据帧和矩阵上都可以工作。我认为不可能输出不等行的数据框。根据定义，数据框是等长 n 的列表，因此不可能出现不是矩形的数据框。
@Xu Wang，函数有as.data.frame()和as.matrix()，所以你有data.frame没有matrix也没问题。
只是一个简短的站点注释：代码也可以在 Gist 上找到。

【解决方案9】：

qpcR 包中的

cbind.na 可以做到这一点。

    install.packages("qpcR")
    library(qpcR)
    qpcR:::cbind.na(1, 1:7)

【讨论】：

函数 cbind.na 似乎不再是包 qpcR 的一部分

【解决方案10】：

虽然我认为 Tyler 的解决方案是直接的，也是这里最好的，但我只是提供另一种方式，使用我们已经拥有的 rbind.fill()。

require(plyr) # requires plyr for rbind.fill()
cbind.fill <- function(...) {                                                                                                                                                       
  transpoted <- lapply(list(...),t)                                                                                                                                                 
  transpoted_dataframe <- lapply(transpoted, as.data.frame)                                                                                                                         
  return (data.frame(t(rbind.fill(transpoted_dataframe))))                                                                                                                          
}

【讨论】：

谢谢麦克斯！我喜欢你的解决方案。我会指出（对于未来的读者）这个解决方案需要加载包plyr，其中 Tyler 不依赖任何额外的包（我认为）。
@Xu Wang，添加了 require(plyr) 语句。
请注意，Max 的解决方案返回一个数据框，而我的解决方案返回一个矩阵。如果你真的希望函数返回一个矩阵，你可以用as.data.frame() 包裹最后一行