Package base version 4.2.0
Description
创建数据框（data frame），紧耦合的变量集合，它们共享矩阵和列表的许多属性，被大多数R建模软件用作基本数据结构。
数据框：一种在统计分析和数据处理中常用的数据结构，由行和列组成，类似于电子表格。
Usage
data.frame(..., row.names = NULL, check.rows = FALSE,
check.names = TRUE, fix.empty.names = TRUE,
stringsAsFactors = FALSE)Arguments
参数【...】：这些参数的形式是 value 或 tag = value。组件名称是基于标签（如果存在）或解析参数本身创建的。
参数【row.names】：NULL 或单个整数或字符串，指定要用作行名的列，或一个字符或整数向量，为数据框提供行名。
参数【check.rows】：如果为 TRUE，则检查行长度与名称的一致性。
参数【check.names】：逻辑值。如果为TRUE，则检查数据框中的变量名，以确保它们是语法上有效的变量名，并且不重复。如有必要，可以对它们进行调整（通过make.names）。
参数【fix.empty.names】：逻辑值，指示“未命名”的参数（在没有被 someName = arg 正式命名）是否获得自动构造的名称，或者更确切地说是 “”。即使 check.names 为 FALSE，如果应该保留 “”名称，也需要设置为 FASLE。
参数【stringsAsFactors】：逻辑值：应该将字符向量转换为因子吗？“factory-fresh”的默认值以前为TRUE，但在R 4.0.0 中已更改为FALSE。
Details
数据框是给定类“data.frame”的具有相同行数且具有唯一行名的变量列表。如果不包含变量，则行名决定行数。
列名应该是非空的，尝试使用空名称将产生不支持的结果。允许使用重复的列名，但是您需要对data.frame使用check.names = FALSE来生成这样的数据帧。然而，并不是所有对数据帧的操作都会保留重复的列名:例如，类似矩阵的子集将强制结果中的列名是唯一的。
data.frame通过调用as.data.frame(optional = TRUE)将它的每个参数转换为一个数据帧。由于这是一个泛型函数，因此可以编写方法来根据其类更改参数的行为:R提供了许多这样的方法。传递给data.frame的字符变量如果没有I保护，并且参数stringsAsFactors为真，则转换为因子列。如果将列表或数据帧或矩阵传递给data.frame，则好像每个组件或列都作为单独的参数传递(由I保护的矩阵除外)。
传递给data.frame的对象应该具有相同的行数，但是原子向量(参见is.vector)、因子和受I保护的字符向量将在必要时被循环使用整次(包括作为列表参数的元素)。
如果在对data.frame的调用中没有提供行名，则从具有合适名称的第一个组件中获取行名，例如具有行名或数据帧的命名向量或矩阵。(如果该组件随后被回收，则这些名称将被丢弃并发出警告。)如果row.names作为NULL提供或没有找到合适的组件，则行名是从1开始的整数序列(并且这样的行名被认为是“自动的”，而不是由as.matrix保留)。
如果提供的行名长度为1，并且数据帧只有一行，则使用row.names来指定行名，而不是列名(通过名称或数字)。
从不受I保护的向量输入中删除名称。
Value
一种数据框架，一种类似矩阵的结构，其列可以是不同的类型(数字、逻辑、因子和字符等)。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-832340.html
如何创建数据帧的名称是复杂的，本段的其余部分只是基本的故事。如果参数都是命名的简单对象(不是列表、数据帧矩阵)，则参数名给出列名。对于一个未命名的简单参数，使用参数的离去版本作为名称(去掉了封闭的I(…))。对于具有多个命名列的命名矩阵/列表/数据帧参数，列的名称是参数的名称后跟一个点和参数内的列名:如果参数未命名，则使用参数的列名。对于包含单个列的已命名或未命名的矩阵/列表/数据帧参数，结果中的列名就是参数中的列名。最后，将这些名称调整为唯一且在语法上有效，除非check.names = FALSE。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-832340.html
Example
L3 <- LETTERS[1:3]
char <- sample(L3, 10, replace = TRUE)
(d <- data.frame(x = 1, y = 1:10, char = char))x y char 1 1 1 A 2 1 2 A 3 1 3 C 4 1 4 B 5 1 5 B 6 1 6 A 7 1 7 A 8 1 8 A 9 1 9 A 10 1 10 B
data.frame(1, 1:10, sample(L3, 10, replace = TRUE))X1 X1.10 sample.L3..10..replace...TRUE. 1 1 1 B 2 1 2 C 3 1 3 C 4 1 4 B 5 1 5 A 6 1 6 A 7 1 7 B 8 1 8 A 9 1 9 B 10 1 10 C
is.data.frame(d)[1] TRUE
(dd <- data.frame(d, fac = letters[1:10], stringsAsFactors = TRUE))x y char fac 1 1 1 A a 2 1 2 A b 3 1 3 C c 4 1 4 B d 5 1 5 B e 6 1 6 A f 7 1 7 A g 8 1 8 A h 9 1 9 A i 10 1 10 B j
rbind(class = sapply(dd, class), mode = sapply(dd, mode))x y char fac class "numeric" "integer" "character" "factor" mode "numeric" "numeric" "character" "numeric"
stopifnot(1:10 == row.names(d))
(d0 <- d[, FALSE]) data frame with 0 columns and 10 rows
(d.0 <- d[FALSE, ]) [1] x y char <0 行> (或0-长度的row.names)
(d00 <- d0[FALSE, ])data frame with 0 columns and 0 rows
到了这里，关于R语言【base】——data.frame()：创建数据框，紧耦合的变量集合，它们共享矩阵和列表的许多属性，被大多数R建模软件用作基本数据结构。的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
