Question

我想在混合列类型的现有数据框（或tibble）中添加一行，其中只包含每个列的字符＆＃39;。这就是我如何使用它，这应该足够好但似乎这应该更容易。

df代表了我之前创建的更复杂的数据框架。

df <- read_csv("12, 34, 10\n10, 29, 14",
          col_names = c("part_1", 
                        "part_2", 
                        "part_3"))

c_name <- colnames(df)

info <- read_csv("blue, green, small\n0,0,0",
                 col_names = c_name) %>%
        filter(part_1 > 0)

results <- data.table::rbindlist(list(info, df))

哪个会生成正确的输出：

part_1  part_2  part_3
  blue   green   small
    12      34      10
    10      29      14

但就像我说的那样，在我看来应该有一种更简单的方法来保持整齐。当我通过使用bind_rows尝试这个时，我得到了错误：

＆＃34; bind_rows_（x，.id）出错：列＃34; part_1＆＃34;。
中无法自动从字符转换为整数

有什么建议吗？

Answer 1

总的来说，我想说服你不要这样做：根据定义，在R中，数据框列都是一种类型，列中的混合类型（在这种情况下，字符串与数值混合），强制R回退到最低类型，请参阅有关Vectors May Only Have One Type on this page的部分。

问题在于你最终得到了一堆看起来像数字的东西，但实际上只是文本 - 如果你需要对它们进行更多的算术或分析，你就会受到冲击。

那就是说，偶尔，当我正在格式化表格进行演示时，我会打电话做类似的事情。在这种情况下，您需要首先将df中的值强制转换为字符：

df %>%
   purrr::map_df(as.character) %>% # loop through each column and apply as.charater()
   bind_rows(info)

Answer 2

您可以在results <- purrr::map(list(info, df), function(x){ x %>% mutate_all(as.character) }) %>% do.call(rbind, .)内的两个数据框架上使用bind_rows将所有列转换为字符：

results <- info %>%
  mutate_all(as.character) %>%
  bind_rows(df %>%
              mutate_all(as.character))

如果你真的想使用info，你可以这样做：

df

这假设您要确保info和mutate_all中的所有列都是字符，如果您确定{{1}}将是字符，那么您可以放弃第一个{ {1}}

向现有数据帧添加一些不匹配的列类型

2 个答案: