我想用循环来计算一些东西。这个循环应该超过我观察到的次数。出于这个原因，我想首先将NA行添加到我的数据帧中。假设我的数据帧是mtcars数据。如何在mtcars数据中添加10个NA行？dplyr中的add_row()函数帮助我只添加一个NA行。使用rbind()也无助于添加多行。我可能也需要循环这个。但也许有一个简单的解决方案。
要在数据帧中添加几行NA，可以尝试以下操作：
n <- 2 # Number of NA rows
rbind(df, matrix(NA, nrow = n, ncol = NCOL(df),
dimnames = list(NULL, colnames(df))))
有很多方法可以做到这一点。使用base-R的单向：
#make a data.frame with 10 rows of NA
na_frame <- as.data.frame(matrix(NA, nrow = 10, ncol = 11))
#add the names of mtcars
names(na_frame) <- names(mtcars)
#bind together
rbind(mtcars, na_frame)
输出：
#truncated
Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2
AMC Javelin 15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2
Camaro Z28 13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4
Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2
Fiat X1-9 27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1
Porsche 914-2 26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2
Lotus Europa 30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2
Ford Pantera L 15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4
Ferrari Dino 19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6
Maserati Bora 15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8
Volvo 142E 21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2
1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
从基本框架本身开始的替代方案：
基数R
mt <- mtcars[1:3,]
rbind(mt, mt[0,][rep(NA, 11),])
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
# 1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
# 2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
# 3 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
# NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# NA.10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
dplyr
library(dplyr)
mt %>%
slice(rep(1, 11)) %>%
mutate(across(everything(), ~ NA)) %>%
bind_rows(mt, .)
# mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
# 1 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
# 2 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
# 3 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
# 4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 6 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 7 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 8 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 9 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 10 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 11 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 12 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 13 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
# 14 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA