R 将向量组合到一个数据集中，并相应地命名行

Using tibble

你可以完全用R来做，但我会用tibble.第一个tibble::lst()，它自动从矢量的名称生成名称.然后，我们可以使用基R函数将它们绑定为具有行号的行，tibble::rownames_to_column()则生成第一列.

library(tibble)
lst(V, PC, IF) |>
    do.call(rbind, args = _) |>
    rownames_to_column("vec")

#   vec     mean        sd 0.025quant 0.5quant 0.975quant mode          kld
# 1   V 1.349444 0.5777988  0.1969038 1.352955   2.481777   NA 1.980786e-08
# 2  PC 1.349444 0.5777988  0.1969038 1.352955   2.481777   NA 1.980786e-08
# 3  IF 1.349096 0.5840704  0.1870464 1.352032   2.494315   NA 1.671734e-08

如果你正在使用tidyverse，你也可以这样做:

lst(V, PC, IF) |>
    dplyr::bind_rows(.id = "vec")

然而，这并没有剥离原始的行号属性，您需要在管道中添加另一行，所以如果您想删除行号，我看不出这种方法有什么好处.

底座R

当然，你可以创建一个命名列表，list(V=V, PC=PC, IF=IF).但是如果我们假设输入太多，你可以编写一个函数，自动命名列表中的元素，比如tibble::lst()(尽管在使用quos()的情况下).

lst2 <- function(...) {
    setNames(
        list(...),
        as.list(match.call())[-1]
    )
}

这是因为，作为R Language Definition个州，

调用对象的组件使用类似列表的语法来访问，并且实际上可以使用as.list和as.call将其转换成列表或从列表转换成列表

我们使用as.list(match.call())[-1]来丢弃第一个元素，即函数名本身，在本例中是lst2.然后简单地说:

dat <- do.call(
    rbind,
    lst2(V, PC, IF)
)
cbind(vec = rownames(dat), dat)

#    vec     mean        sd 0.025quant 0.5quant 0.975quant mode          kld
# V    V 1.349444 0.5777988  0.1969038 1.352955   2.481777   NA 1.980786e-08
# PC  PC 1.349444 0.5777988  0.1969038 1.352955   2.481777   NA 1.980786e-08
# IF  IF 1.349096 0.5840704  0.1870464 1.352032   2.494315   NA 1.671734e-08