R语言如何新增仅指定ID列有值、其余列均为NA的行

原代码效率低的核心原因是逐行修改数据框时，R会每次全量拷贝整个数据框，新增n行就会触发n次全量拷贝，数据量越大性能损耗越明显。推荐使用批量构造后一次性合并的方案，效率提升可达数百倍。

基础R实现（无需依赖第三方包） #

# 批量构造待追加的空行
new_rows <- as.data.frame(matrix(NA, nrow = length(missing), ncol = ncol(df)))
# 保持列名和原数据框一致
colnames(new_rows) <- colnames(df)
# 给第一列赋值缺失ID
new_rows[, 1] <- missing
# 一次性合并到原数据框
df <- rbind(df, new_rows)

dplyr实现（语法更简洁） #

如果使用tidyverse生态的工具，可直接用add_row函数完成操作，未指定的列会自动填充NA：

library(dplyr)

df <- df %>%
  add_row(!!sym(colnames(df)[1]) := missing)

提示：如果原数据框第一列为因子类型，需先确保missing中的ID包含在因子的levels中，或先将第一列转换为字符类型，避免赋值时生成意外的NA。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jub