Question

我有一些大型数据文件，其中包含针对不同科目的生物识别时间进程数据。我已经能够平均数据子集并导出特定的一个数字指标，现在我试图修改我的代码以实际将原始时间过程数据（即数据子集）保存到data.frame中以便以后平均和可视化。

我尝试过像这样设置date.frame：

results = data.frame(filename = character(), SubNum = numeric(), 
APTCode = character(), Pcode = character(), 
FAAdata = logical(), FixPlus_AvgFAA = numeric(), 
FAA_pringles = t(vector(mode = 'numeric', length = 25)), 
FAA_ax = t(vector(mode = 'numeric', length = 25)), 
FAA_pin = t(vector(mode = 'numeric', length = 25)), 
FAA_inf = t(vector(mode = 'numeric', length = 25)), 
FAA_lev = t(vector(mode = 'numeric', length = 25)), 
FAA_col = t(vector(mode = 'numeric', length = 25)))

我的想法是让一个数据框有几个长度为25的转置数字向量，可以设置为零，然后用适当的子集填充。但是R不喜欢这个表达式，我得到以下错误：

 Error in data.frame(filename = character(), SubNum = numeric(), APTCode = character(),  : 
  arguments imply differing number of rows: 0, 1

我似乎能够让它适用于1个向量，但不能用于多个向量，即，这可行：

try1 = data.frame(longvector = t(vector(mode = 'numeric', length = 25)))

但这不起作用：

try2 = data.frame(longvector = t(vector(mode = 'numeric', length = 25), bigvector2 = t(vector(mode = 'numeric', length = 25))))

我收到错误：

Error in t(vector(mode = "numeric", length = 25), bigvector2 = t(vector(mode = "numeric",  : 
  unused argument (bigvector2 = t(vector(mode = "numeric", length = 25)))

基本上，我需要一长串数字来保存提取的数据子集。

为时间过程创建data.frame

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