créer un data.frame vide

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

Code:

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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)

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Bonne journée à tous.

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

Code:

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df <- df %>% silce( 0)

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et pas

Code:

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1 2 3

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

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ou

Code:

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df <- slice( df, 0)

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

Code:

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1 2 3

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

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

Code:

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

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

Code:

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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)

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

Code:

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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

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