我有两个这样的载体
x <-c(1,2,3)
y <-c(100,200,300)
x_name <- "cond"
y_name <- "rating"
我想像这样输出数据框:
> print(df)
cond rating
1 x 1
2 x 2
3 x 3
4 y 100
5 y 200
6 y 300
这样做的方法是什么?
答案 0 :(得分:51)
虽然这不能回答问题,但它回答了许多人的相关问题:
x <-c(1,2,3)
y <-c(100,200,300)
x_name <- "cond"
y_name <- "rating"
df <- data.frame(x,y)
names(df) <- c(x_name,y_name)
print(df)
cond rating
1 1 100
2 2 200
3 3 300
答案 1 :(得分:12)
x <-c(1,2,3)
y <-c(100,200,300)
x_name <- "cond"
y_name <- "rating"
require(reshape2)
df <- melt(data.frame(x,y))
colnames(df) <- c(x_name, y_name)
print(df)
更新(2017-02-07): 作为@cdaringe评论的答案 - 有多种解决方案可供选择,其中一种解决方案如下。
library(dplyr)
library(magrittr)
x <- c(1, 2, 3)
y <- c(100, 200, 300)
z <- c(1, 2, 3, 4, 5)
x_name <- "cond"
y_name <- "rating"
# Helper function to create data.frame for the chunk of the data
prepare <- function(name, value, xname = x_name, yname = y_name) {
data_frame(rep(name, length(value)), value) %>%
set_colnames(c(xname, yname))
}
bind_rows(
prepare("x", x),
prepare("y", y),
prepare("z", z)
)
答案 2 :(得分:8)
这应该可以解决问题,只使用基数R生成您要求的数据框:
df <- data.frame(cond=c(rep("x", times=length(x)),
rep("y", times=length(y))),
rating=c(x, y))
df
cond rating
1 x 1
2 x 2
3 x 3
4 y 100
5 y 200
6 y 300
但是,从您最初的描述中,我会说这可能是一个更有可能的用例:
df2 <- data.frame(x, y)
colnames(df2) <- c(x_name, y_name)
df2
cond rating
1 1 100
2 2 200
3 3 300
[编辑:示例1中移动的括号]
答案 3 :(得分:8)
您可以使用expand.grid()函数。
x <-c(1,2,3)
y <-c(100,200,300)
expand.grid(cond=x,rating=y)
答案 4 :(得分:3)
这是一个简单的功能。它会生成一个数据框,并自动使用向量的名称作为第一列的值。
myfunc <- function(a, b, names = NULL) {
setNames(data.frame(c(rep(deparse(substitute(a)), length(a)),
rep(deparse(substitute(b)), length(b))), c(a, b)), names)
}
一个例子:
x <-c(1,2,3)
y <-c(100,200,300)
x_name <- "cond"
y_name <- "rating"
myfunc(x, y, c(x_name, y_name))
cond rating
1 x 1
2 x 2
3 x 3
4 y 100
5 y 200
6 y 300
答案 5 :(得分:1)
df = data.frame(cond=c(rep("x",3),rep("y",3)),rating=c(x,y))
答案 6 :(得分:1)
以上https://stackoverflow.com/users/1969435/gx1sptdtda的Alt简化:
cond <-c(1,2,3)
rating <-c(100,200,300)
df <- data.frame(cond, rating)
df
cond rating
1 1 100
2 2 200
3 3 300