Discussion :

[yalehaire]

C'est pas grand chose mais ça peut être utile.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df <- data.frame(v1 = NA, v2 = NA)
df <- df %>% slice(0)
valeurs <- c(1,2)
names(valeurs) <- c("v1", "v2")
 
## ou sans tidyverse
df <- data.frame(v1 = NA, v2 = NA)
df <- head(df,0)
valeurs <- c(1,2)
df <- rbind(df,valeurs)

Bonne journée à tous.

[faubry]

Désolé mais plusieurs commentaires sur ce code :
1) les deux codes n'aboutissent pas au même résultat
2) pourquoi écrire :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df <- df %>% silce( 0)

et pas

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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df <- df %>% head( 0)
# et
df <- df %>% rbind( valeurs)

ou

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df <- slice( df, 0)

?
Qu'est-ce qui justifie ces différences d'écriture. De plus, quelle écriture pour des fonctions comme cos, sqrt...

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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x %>% sqrt()
# ou
sqrt( x)

?
3) la solution la plus simple pour un data.frame de longueur nulle est :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

df <- data.frame( v1=NULL, v2=NULL)

[faubry]

Pour compléter ma réponse d'hier, un comparaison en termes de temps des différentes solutions :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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library( tidyverse)
library( microbenchmark)
microbenchmark( {df <- data.frame( v1=NA, v2=NA); df <- slice( df, 0)},
                       {df <- data.frame( v1=NA, v2=NA); df <- df %>% slice( 0)},
                       {df <- data.frame( v1=NA, v2=NA);df <- head( df, 0)},
                       {df <- data.frame( v1=NA, v2=NA);df <- df %>% head( 0)},
                       {df <- data.frame( v1=NULL, v2=NULL)},
                       times=1000)

de cld=a, la solution la plus rapide à e, la plus lente :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Unit: microseconds
                                    expr                                      min       lq      mean   median     uq      max   neval   cld
    {     df <- data.frame(v1 = NA, v2 = NA)     df <- slice(df, 0) }       517.460 536.2770 556.7736 544.830 558.5140 3662.843  1000    d 
 {     df <- data.frame(v1 = NA, v2 = NA)     df <- df %>% slice(0) }   605.984 626.0835 661.8551 635.920 651.7425 3856.997  1000     e
     {     df <- data.frame(v1 = NA, v2 = NA)     df <- head(df, 0) }     206.984 222.8080 240.7027 233.071 242.0520 3299.766  1000  b   
  {     df <- data.frame(v1 = NA, v2 = NA)     df <- df %>% head(0) } 299.785 312.4005 326.2070 324.161 332.2870  636.775  1000   c  
                       {     df <- data.frame(v1 = NULL, v2 = NULL) }         122.737 144.1200 156.6578 151.817 156.9490 3088.078  1000 a