Dataframe 如何有效地使用向量追加数据帧列？

使用Julia 1.1：

以下最低限度的代码可以正常工作并满足我的要求：

 function test()
    df = DataFrame(NbAlternative = Int[], NbMonteCarlo = Int[], Similarity = Float64[])
    append!(df.NbAlternative, ones(Int, 5))
    df
 end

将向量追加到

df

的一列。注意：在我的整个代码中，我添加了一个比

one'

返回更复杂的

Vector{Int}

但是，

@code\u warntype test（）

确实返回：

%8  = invoke DataFrames.getindex(%7::DataFrame, :NbAlternative::Symbol)::AbstractArray{T,1} where T

也就是说，我想这不是很有效。我无法理解此

@code\u warntype

错误的含义。更一般地说，我如何理解

@code\u warntype

返回的错误并修复它们，这对我来说是一个反复出现的不清楚的问题

编辑：@BogumiłKamiński的回答 那么如何执行以下代码

for na in arr_nb_alternative
    @show na
    for mt in arr_nb_montecarlo
        println("...$mt")
        append!(df.NbAlternative, ones(Int, nb_simulations)*na)
        append!(df.NbMonteCarlo, ones(Int, nb_simulations)*mt)
        append!(df.Similarity, compare_smaa(na, nb_criteria, nb_simulations, mt))
    end
end

---

compare\u smaa

返回一个

nb\u模拟

长度向量。

您不应该做这样的事情，因为这会导致DataFrames.jl中的许多函数停止正常工作。实际上，这样的代码很快就会抛出一个错误，请看，这正是试图修补DataFrames.jl设计中的这个漏洞

您应该做的是使用

append将类似数据帧的对象追加到
DataFrame
函数（这保证结果具有一致的列长度）或使用
push
向
数据帧添加一行

现在，类型不稳定的原因是，
DataFrame
可以保存任何类型的向量（从技术上讲，列保存在
vector{AbstractVector}
中），因此无法在编译时确定给定名称下的向量类型

编辑

您需要的是DataFrames.jl很好地支持的典型场景，我几乎每天都这样做（因为我做了很多模拟）。正如我所指出的，您可以使用
push或
追加。使用
push
添加模拟的单次运行（这不是您的情况，但我添加了它，因为它也是非常常见的）：

这就是如何使用
append：

for na in arr_nb_alternative
    @show na
    for mt in arr_nb_montecarlo
        println("...$mt")
        # here you have to make sure that compare_smaa returns a vector
        append!(df, (NbAlternative=ones(Int, nb_simulations)*na,
                     NbMonteCarlo=ones(Int, nb_simulations)*mt,
                     Similarity=compare_smaa(na, nb_criteria, nb_simulations, mt)))
    end
end

注意，我在这里附加了一个名为tuple的
。正如我前面所写的，您可以通过这种方式附加
数据帧
或任何类似数据帧的对象。“类似于数据帧的对象”的含义是一类广泛的事物——通常是可以传递给
数据帧
构造函数的任何事物（例如，它也可以是
命名的双倍的
向量
）

注意，
append
使用名称匹配将列添加到
数据帧
，因此列名必须在目标对象和附加对象之间保持一致

这在推送中是不同的
还允许推送未指定列名的行（在上面的示例中，我显示可以推送
元组
。
感谢您的回答。很抱歉，我仍然不知道我应该怎么做，我把我的问题，这也是它的标题编辑。我应该为每个
追加创建一个新的数据帧吗？我已经扩展了答案以匹配编辑后的问题：）。我想您上一个代码示例中的括号太多了，但除此之外，它完全有效，谢谢！固定的。我是从脑子里写的，没有运行它来测试。抱歉。这不是答案，但请注意
数组{Int，1}===向量{Int}
，它更短更清晰。@OscarSmith，噢，非常感谢，我不知道！hahaalso
Matrix
是向量{T，2}
@OscarSmith的别名，你是说数组{T，2}？
for na in arr_nb_alternative
    @show na
    for mt in arr_nb_montecarlo
        println("...$mt")
        # here you have to make sure that compare_smaa returns a vector
        append!(df, (NbAlternative=ones(Int, nb_simulations)*na,
                     NbMonteCarlo=ones(Int, nb_simulations)*mt,
                     Similarity=compare_smaa(na, nb_criteria, nb_simulations, mt)))
    end
end