Azure机器学习工作室（R 3.1.0）中提取数据框行名转列的需求

嗨，针对你在Azure机器学习工作室R 3.1.0环境下的需求——把数据框DF的行名提取为code列，同时保留原数据作为label列，又没法用rownames()和tibble包，这里有两个靠谱的基础R方案：

方案1：通过属性直接提取行名（高效推荐） #

在R中，数据框的行名其实是存储在row.names属性里的，我们可以用attr()函数直接获取，完全不依赖rownames()：

# 提取所有行名作为code列向量
code_values <- attr(DF, "row.names")
# 构造目标数据框（假设原DF只有1列数据作为label；若有多列，可按需选择或合并）
result_df <- data.frame(
  label = DF[, 1], 
  code = code_values, 
  stringsAsFactors = FALSE
)

如果原数据框有多列需要作为label，可以用paste()合并，比如：

label_values <- do.call(paste, c(DF, sep = " "))
result_df <- data.frame(label = label_values, code = code_values, stringsAsFactors = FALSE)

方案2：利用索引遍历构造（适合小数据集） #

如果你的数据框行数不多，也可以通过索引逐个提取行名和对应数据：

# 初始化空数据框，指定列类型避免因子转换
result_df <- data.frame(
  label = character(), 
  code = character(), 
  stringsAsFactors = FALSE
)

# 遍历每一行
for (idx in 1:nrow(DF)) {
  # 通过属性获取当前行的行名
  current_code <- attr(DF, "row.names")[idx]
  # 获取当前行的label数据（这里取第一列，可按需调整）
  current_label <- DF[idx, 1]
  # 追加到结果数据框
  result_df <- rbind(result_df, data.frame(label = current_label, code = current_code))
}

不过这个方法效率不如方案1，数据量大的时候优先选方案1。

验证结果 #

运行完代码后，用str(result_df)检查结构，确认code列是原行名，label列正确保留了原数据即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gabriel Pehls