将任意数量的向量转换为数据帧，同时保留数据类型并将向量名称用作 R 中的列名称

Question

是否有一个简单的函数（最好是用户编写的，或者在 base R 中找到），它接受任意数量的向量，并生成一个数据框，同时保留向量的数据类型，并使用向量变量的名称作为列名?

一个例子

输入（向量）

> var_a # character
[1] "a" "b" "c"

> var_b # numeric
[1] 1 3 4

> var_c # factor
[1] red   black black
Levels: black red

期望的输出

  var_a var_b var_c
1     a     1   red
2     b     3 black
3     c     4 black

类在哪里

sapply(my_dataframe, class)

#      var_a       var_b       var_c 
#"character"   "numeric"    "factor"

尝试 1 - 使用 cbind

使用cbind 将生成一个矩阵（具有单一数据类型） - 因此此方法不会维护向量的原始数据类型（它将所有列更改为字符）

first_method <- cbind(var_a, var_b, var_c)

尝试 2 - 使用do.call（类似于here）

在这种情况下，数据类型会丢失，向量变量的名称也会丢失

ls <- list(var_a, var_b, var_c)
second_method <- data.frame(do.call(cbind, ls))
second_method %>% sapply(class)
#       X1       X2       X3 
# "factor" "factor" "factor"

尝试 3 - 使用 data.frame

这个方法很接近（它将向量名称保留为数据框中的列名），但不幸的是它将字符数据类型转换为因子

third_method <- data.frame(var_a, var_b, var_c)
third_method %>% sapply(class)
#    var_a     var_b     var_c 
# "factor" "numeric"  "factor" 

尝试 4 - 手动声明数据框的每一列及其名称和数据类型

这会返回所需的输出，但是它并不雄辩，而是对大量向量进行很多的手动编码，并且容易出现用户错误，因为用户必须为每一列手动指定数据类型

fourth_method <- data.frame("var_a"=as.character(var_a), "var_b"=as.numeric(var_b), "var_c"=as.factor(var_c), stringsAsFactors = FALSE)
fourth_method %>% sapply(class)

#      var_a       var_b       var_c 
#"character"   "numeric"    "factor" 

注意：this、this 和 this 解决方案不适用，因为它们会导致数据类型丢失

另请注意：此问题中的向量不是this问题中提到的命名向量

此时，我的想法不多，不确定下一步该尝试什么？

Answer 1

这适用于data.frame。您只需添加参数stringsAsFactors=FALSE。

df = data.frame(var_a, var_b, var_c, stringsAsFactors = FALSE)
sapply(df, class)
      var_a       var_b       var_c 
"character"   "numeric"    "factor" 

Answer 2

我们可以使用tibble 来保留列类型

library(tibble)
tibble(var_a, var_b, var_c)
# A tibble: 3 x 3
#  var_a var_b var_c
#  <chr> <dbl> <fct>
#1 a         1 red  
#2 b         3 black
#3 c         4 black

注意：tibble 可以与 tidyverse 操作一起使用，但如果我们真的需要 data.frame，将其转换为 data.frame 仍将保留数据类型

tibble(var_a, var_b, var_c) %>%
    as.data.frame %>%
    str
#'data.frame':  3 obs. of  3 variables:
# $ var_a: chr  "a" "b" "c"
# $ var_b: num  1 3 4
# $ var_c: Factor w/ 2 levels "black","red": 2 1 1