如何在R中添加带有额外列的新行？

Question

我试图将 for 循环的结果作为新行添加到数据帧中，但是当新结果的列数多于原始数据帧时，它会出现错误，如何将具有额外列的新结果添加到数据帧中将额外的列名称添加到原始数据框中？

例如 原始数据帧：

-______A BC

• x1 1 1 1
• x2 2 2 2
• x3 3 3 3

我想得到

-______A BCD

• x1 1 1 1 NA
• x2 2 2 2 NA
• x3 3 3 3 NA
• X4 4 4 4 4

我尝试了 rbind （错误在 rbind(deparse.level, ...) 中： 参数的列数不匹配） 和 rbind_fill （错误：rbind.fill 的所有输入都必须是 data.frames） 和bind_rows（参数2必须有名称）

Answer 1

在base R中，可以通过使用NA创建一个新列“D”，然后用4分配新行来完成。

df1$D <- NA
df1['x4', ] <- 4

-output

> df1
   A B C  D
x1 1 1 1 NA
x2 2 2 2 NA
x3 3 3 3 NA
x4 4 4 4  4

---

或者在单行中

rbind(cbind(df1, D = NA), x4 = 4)
   A B C  D
x1 1 1 1 NA
x2 2 2 2 NA
x3 3 3 3 NA
x4 4 4 4  4

---

关于错误在bind_rows中，当for循环输出不是命名向量时会发生这种情况

library(dplyr)
> vec1 <- c(4, 4, 4, 4)
> bind_rows(df1, vec1)
Error: Argument 2 must have names.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

如果它是命名向量，那么它应该工作

> vec1 <- c(A = 4, B = 4, C = 4, D = 4)
> bind_rows(df1, vec1)
     A B C  D
x1   1 1 1 NA
x2   2 2 2 NA
x3   3 3 3 NA
...4 4 4 4  4

数据

df1 <- structure(list(A = 1:3, B = 1:3, C = 1:3), 
class = "data.frame", row.names = c("x1", 
"x2", "x3"))

Answer 2

如果您列出 for 循环的元素，您可能会遇到类似的情况。

(l <- list(x1, x2, x3, x4, x5))
# [[1]]
# [1] 1 1 1
# 
# [[2]]
# [1] 2 2 2 2
# 
# [[3]]
# [1] 3 3
# 
# [[4]]
# [1] 4
# 
# [[5]]
# NULL

可以使用 do.call(rbind, .) 方法来rbind编辑，您的问题是，如何rbind多个不同的元素在长度中。

有一个 `length<-` 函数，您可以使用它来调整向量的长度。要了解长度，可以使用另一个函数 lengths，它可以为您提供每个列表元素的长度，您对其中的 maximum 感兴趣。

我包括了元素长度为 NULL 的特殊情况（我们的 l 的第 5^th 元素）；由于 NULL 的长度无法更改，因此将这些元素替换为 NA。

因此，您总共可以这样做：

do.call(rbind, lapply(replace(l, lengths(l) == 0L, NA), `length<-`, max(lengths(l))))
#       [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,]    1    1    1   NA
# [2,]    2    2    2    2
# [3,]    3    3   NA   NA
# [4,]    4   NA   NA   NA
# [5,]   NA   NA   NA   NA

或者，因为您可能想要一个具有漂亮的行和列名称的数据框：

ml <- max(lengths(l))
do.call(rbind, lapply(replace(l, lengths(l) == 0L, NA), `length<-`, ml)) |>
  as.data.frame() |> `dimnames<-`(list(paste0('x', 1:length(l)), LETTERS[1:ml]))
#     A  B  C  D
# x1  1  1  1 NA
# x2  2  2  2  2
# x3  3  3 NA NA
# x4  4 NA NA NA
# x5 NA NA NA NA

注意：使用 R >= 4.1。

---

数据：

x1 <- rep(1, 3); x2 <- rep(2, 4); x3 <- rep(3, 2); x4 <- rep(4, 1); x5 <- NULL