La différence entre les.les données.cadre(x) et de données.cadre(x)

Quelle est la différence entre les.les données.cadre(x) et de données.cadre(x)

Dans l'exemple qui suit, le résultat est le même à l'exception des noms de colonnes.

x <- matrix(data=rep(1,9),nrow=3,ncol=3)
> x
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    1    1
[2,]    1    1    1
[3,]    1    1    1
> data.frame(x)
  X1 X2 X3
1  1  1  1
2  1  1  1
3  1  1  1
> as.data.frame(x)
  V1 V2 V3
1  1  1  1
2  1  1  1
3  1  1  1
InformationsquelleAutor Ophelie | 2014-02-05
  1. 18

    Comme mentionné par Jaap, data.frame() appels as.data.frame() mais il y a une raison à cela:

    as.data.frame() est une méthode pour contraindre d'autres objets d'une classe data.frame. Si vous écrivez votre propre forfait, vous stockerez votre méthode pour convertir un objet de your_class sous as.data.frame.your_class(). Voici juste quelques exemples. 

    methods(as.data.frame)
 [1] as.data.frame.AsIs            as.data.frame.Date           
 [3] as.data.frame.POSIXct         as.data.frame.POSIXlt        
 [5] as.data.frame.aovproj*        as.data.frame.array          
 [7] as.data.frame.character       as.data.frame.complex        
 [9] as.data.frame.data.frame      as.data.frame.default        
[11] as.data.frame.difftime        as.data.frame.factor         
[13] as.data.frame.ftable*         as.data.frame.integer        
[15] as.data.frame.list            as.data.frame.logLik*        
[17] as.data.frame.logical         as.data.frame.matrix         
[19] as.data.frame.model.matrix    as.data.frame.numeric        
[21] as.data.frame.numeric_version as.data.frame.ordered        
[23] as.data.frame.raw             as.data.frame.table          
[25] as.data.frame.ts              as.data.frame.vector         

   Non-visible functions are asterisked
    InformationsquelleAutor Brandon Bertelsen
  2. 12

    data.frame() peut être utilisé pour construire une trame de données tout en as.data.frame() ne peut être utilisé pour contraindre un autre objet à un bloc de données.

    par exemple:

    # data.frame()
df1 <- data.frame(matrix(1:12,3,4),1:3)

# as.data.frame()
df2 <- as.data.frame(matrix(1:12,3,4),1:3)

df1
#   X1 X2 X3 X4 X1.3
# 1  1  4  7 10    1
# 2  2  5  8 11    2
# 3  3  6  9 12    3

df2
#   V1 V2 V3 V4
# 1  1  4  7 10
# 2  2  5  8 11
# 3  3  6  9 12
    • Pas nécessairement. Essayez is.object(1:5); as.data.frame(1:5)
    InformationsquelleAutor Elliott
  3. 9

    Comme vous l'avez remarqué, le résultat ne diffèrent légèrement, et cela signifie qu'ils ne sont pas exactement égaux:

    identical(data.frame(x),as.data.frame(x))
[1] FALSE

    De sorte que vous pourriez avoir besoin de prendre soin d'être cohérent dans lequel vous utilisez.

    Mais il est également intéressant de noter que as.data.frame est plus rapide:

    library(microbenchmark)
microbenchmark(data.frame(x),as.data.frame(x))
Unit: microseconds
             expr    min     lq median      uq     max neval
    data.frame(x) 71.446 73.616  74.80 78.9445 146.442   100
 as.data.frame(x) 25.657 27.631  28.42 29.2100  93.155   100

y <- matrix(1:1e6,1000,1000)
microbenchmark(data.frame(y),as.data.frame(y))
Unit: milliseconds
             expr      min       lq   median       uq       max neval
    data.frame(y) 17.23943 19.63163 23.60193 41.07898 130.66005   100
 as.data.frame(y) 10.83469 12.56357 14.04929 34.68608  38.37435   100
    • La différence est que les noms de colonnes peuvent être créés de la même façon... et quoi d'autre?
    InformationsquelleAutor James
  4. 1

    Essayer

    colnames(x) <- c("C1","C2","C3")

    et puis les deux donnent le même résultat

    identical(data.frame(x), as.data.frame(x))

    Ce qui est plus étonnant, ce sont des choses comme la suivante:

    list(x)

    Fournit un elemnt liste, l'elemnt étant la matrice de x; alors que

    as.list(x)

    donne une liste avec les 9 éléments, un pour chaque matrice d'entrée

    MM

    InformationsquelleAutor user3276000
  5. 0

    Regardant le code, as.data.frame échoue plus rapide. data.frame émet des avertissements, et faire des choses comme enlever rownames si il y a des doublons:

    > x <- matrix(data=rep(1,9),nrow=3,ncol=3)
> rownames(x) <- c("a", "b", "b")
> data.frame(x)
  X1 X2 X3
1  1  1  1
2  1  1  1
3  1  1  1
Warning message:
In data.row.names(row.names, rowsi, i) :
  some row.names duplicated: 3 --> row.names NOT used

> as.data.frame(x)
Error in (function (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names =        
TRUE,  : 
  duplicate row.names: b
    InformationsquelleAutor jtr13