Wiem, jak dodać kolumnę listy:
> df <- data.frame(a=1:3)
> df$b <- list(1:1, 1:2, 1:3)
> df
a b
1 1 1
2 2 1, 2
3 3 1, 2, 3
To działa, ale nie:
> df <- data.frame(a=1:3, b=list(1:1, 1:2, 1:3))
Error in data.frame(1L, 1:2, 1:3, check.names = FALSE, stringsAsFactors = TRUE) :
arguments imply differing number of rows: 1, 2, 3
Czemu?
Czy istnieje sposób na utworzenie df
(powyżej) w jednym wywołaniu data.frame
?
I
dla Inhibit Interperetation / Conversion of objects wydaje się trochę za krótkie :)class()
? np.I(iris) -> i; i %>% class() 3 [1] "AsIs" "data.frame"
(zwraca klasę AsIs)Jeśli pracujesz z
data.tables
, możesz uniknąć połączenia zI()
library(data.table) # the following works as intended data.table(a=1:3,b=list(1,1:2,1:3)) a b 1: 1 1 2: 2 1,2 3: 3 1,2,3
źródło
data.table
szerokim marginesemdata_frame
s (różnie nazywanetibbles
,tbl_df
,tbl
) natywnie wspierać tworzenie lista kolumn przy użyciudata_frame
konstruktora. Aby z nich skorzystać, załaduj jedną z wielu bibliotek, takich jaktibble
,dplyr
lubtidyverse
.> data_frame(abc = letters[1:3], lst = list(1:3, 1:3, 1:3)) # A tibble: 3 × 2 abc lst <chr> <list> 1 a <int [3]> 2 b <int [3]> 3 c <int [3]>
Właściwie są
data.frames
pod maską, ale nieco zmodyfikowane. Prawie zawsze można ich normalnie używaćdata.frames
. Jedynym wyjątkiem, jaki znalazłem, jest to, że kiedy ludzie wykonują niewłaściwe kontrole klas, powodują problemy:> #no problem > data.frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class [1] "data.frame" > data.frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame" [1] TRUE > #uh oh > data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" > data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame" [1] FALSE FALSE TRUE > #dont use if with improper testing! > if(data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame") "something" Warning message: In if (data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame") "something" : the condition has length > 1 and only the first element will be used > #proper > data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% inherits("data.frame") [1] TRUE
Polecam przeczytanie o nich w R 4 Data Science (bezpłatnie).
źródło