如何将行添加到数据框？答案

【问题标题】：How to add row to dataframe?如何将行添加到数据框？
【发布时间】：2017-03-29 14:24:00
【问题描述】：

我尝试了很多不同的方法，但我不知道如何在此表中添加一行

  means <- data.frame("State" = character(0), "Mean" = numeric(0))

我以为是这样的

for (state in unique(data$State)){
  means <- rbind(means, c("state", 4))
}

但是当我尝试打印表格时，它会给我关于不同级别的警告。

44: In `[<-.factor`(`*tmp*`, ri, value = structure(c(1L, NA,  ... :
  invalid factor level, NA generated
45: In `[<-.factor`(`*tmp*`, ri, value = structure(c(1L, NA,  ... :
  invalid factor level, NA generated

编辑：

print(state) 打印这个

[1] "Arizona"
[1] "California"
[1] "Colorado"
[1] "District Of Columbia"
[1] "Florida"
[1] "Illinois"
[1] "Indiana"
[1] "Kansas"
[1] "Kentucky"
[1] "Louisiana"
[1] "Michigan"
[1] "Missouri"
[1] "New Jersey"
[1] "New York"
[1] "North Carolina"
[1] "Oklahoma"
[1] "Pennsylvania"
[1] "Texas"
[1] "Virginia"
[1] "Massachusetts"
[1] "Nevada"
[1] "New Hampshire"
[1] "Tennessee"
[1] "South Carolina"
[1] "Connecticut"
[1] "Iowa"
[1] "Maine"
[1] "Maryland"
[1] "Wisconsin"
[1] "Country Of Mexico"
[1] "Arkansas"
[1] "Oregon"
[1] "Wyoming"
[1] "North Dakota"
[1] "Idaho"
[1] "Ohio"
[1] "Georgia"
[1] "Delaware"
[1] "Hawaii"
[1] "Minnesota"
[1] "New Mexico"
[1] "Rhode Island"
[1] "South Dakota"
[1] "Utah"
[1] "Alabama"
[1] "Washington"
[1] "Alaska"

【问题讨论】：

什么是data$State？这是一个因素吗？如果是，"state" 是data$State 的一个级别吗？
对原帖进行了编辑
那么，您是否要创建一个包含 50 行（每个州一个）的数据框，其中每一行是 data.frame(State="state","Mean"=4)？
正确 :) （我认为我的数据集中只有大约 47 行，所以如果有办法创建一个我可以 append() 的表，我宁愿这样做）

标签： r dataframe rbind

【解决方案1】：

您正在尝试使用数据框添加矢量和rbind，这不是最佳选择。你最好 rbind 一个 data.frame 到 data.frame。

所以在你的情况下最好这样做：

for (state in unique(data$state)) {
    means<-rbind(means, data.frame(State=state,Mean=4)
}

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用更新的库 dplyr、tidyr 和 purrr 编写代码，这些库提供更直观的可读性。代码还是很短的：

map_df(states, function(state) { means %>% add_row(State = state, Mean = 4)})

令人惊讶的是（对我来说）——尽管 dplyr 的开销很大——tidyr::add_row 比 rbind 快大约 23 倍，并且比许多 other methods 快：

df = data.frame(x = numeric(), y = character())

system.time(
  for (i in 1:100000) {
    df <- rbind(df, data.frame(x = i, y = toString(i)))
  }  
)
    user   system  elapsed 
1466.087  355.579 1827.724


system.time(
  map_df(1:100000, function(x) { df %>% add_row(x = x, y = toString(x)) })
)
   user  system elapsed 
 78.951   0.337  79.555

【讨论】：