如何使用 dplyr 重命名选定的列，并将新列名作为字符串

Question

我有以下小标题：

library(tidyverse)
df <- structure(list(Sepal.Length = c(5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5), Sepal.Width = c(3.5, 
3, 3.2, 3.1, 3.6), Petal.Length = c(1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4)), .Names = c("Sepal.Length", 
"Sepal.Width", "Petal.Length"), row.names = c(NA, 5L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

看起来像这样：

> df
# A tibble: 5 × 3
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length
*        <dbl>       <dbl>        <dbl>
1          5.1         3.5          1.4
2          4.9         3.0          1.4
3          4.7         3.2          1.3
4          4.6         3.1          1.5
5          5.0         3.6          1.4

我想要做的是将Sepal.Length 和Petal.Length 替换为附加字符串to_app <- ".xxx"，结果是：

  Sepal.Length.xxx Sepal.Width Petal.Length.xxx
          5.1         3.5          1.4
          4.9         3.0          1.4
          4.7         3.2          1.3
          4.6         3.1          1.5
          5.0         3.6          1.4

我尝试了这个错误：

>df %>% rename(paste(Sepal.Length,to_app,sep="") = Petal.Length,paste(Sepal.Width,to_app,sep="") = Petal.Length)
Error: unexpected '=' in "df %>% rename(paste(Sepal.Length,to_app,sep="") ="

Answer 1

您可以为此使用rename_at() 函数（从dplyr_0.7.0 开始）或rename_with()（从dplyr_1.0.0 开始）。

例如，您可以将要重命名的变量作为字符串传递。在您的示例中，paste0 函数可用于将适当的后缀附加到每列。

cols = c("Sepal.Length", "Petal.Length")
to_app = ".xxx"

对于 dplyr_1.0.0，请使用 rename_with()。函数参数位于列参数之前。您可以使用 tidy-select 函数all_of()（或其他）来选择列。

rename_with(df, .fn = ~paste0(., to_app), .cols = all_of(cols) )

# A tibble: 5 x 3
  Sepal.Length.xxx Sepal.Width Petal.Length.xxx
*            <dbl>       <dbl>            <dbl>
1              5.1         3.5              1.4
2              4.9         3                1.4
3              4.7         3.2              1.3
4              4.6         3.1              1.5
5              5           3.6              1.4

dplyr 的早期版本使用rename_at()。这已在 1.0.0 版本中被取代，这意味着可以使用上述新功能，但此特定功能不会消失。

rename_at(df, cols, list( ~paste0(., to_app) ) )

# A tibble: 5 x 3
  Sepal.Length.xxx Sepal.Width Petal.Length.xxx
*            <dbl>       <dbl>            <dbl>
1              5.1         3.5              1.4
2              4.9         3.0              1.4
3              4.7         3.2              1.3
4              4.6         3.1              1.5
5              5.0         3.6              1.4

您还可以使用 select 辅助函数来选择要重命名的变量，例如contains。

rename_at(df, vars( contains("Length") ), list( ~paste0(., ".xxx") ) )

# A tibble: 5 x 3
  Sepal.Length.xxx Sepal.Width Petal.Length.xxx
*            <dbl>       <dbl>            <dbl>
1              5.1         3.5              1.4
2              4.9         3.0              1.4
3              4.7         3.2              1.3
4              4.6         3.1              1.5
5              5.0         3.6              1.4

这个list() 编码替换了从dplyr_0.7.0 开始的之前的funs() 编码。以前，例如，funs( paste0(., to_app) )

Answer 2

编辑：这些天来，我建议使用dplyr::rename_with，就像@aosmith's answer 一样。编写一个函数，将您的旧列名作为输入并返回您的新列名作为输出，您就完成了:)

我在这方面有点迟到了，但是在盯着programming vignette很久之后，我在Different input and output variable 中找到了相关的例子。

在我更简单的用例中，我只需要将列重命名为字符串的值：

> df1 = data_frame(index = 1:5, value = c(10, 20, 30, 40, 50))
> df1
# A tibble: 5 x 2
  index value
  <int> <dbl>
1     1    10
2     2    20
3     3    30
4     4    40
5     5    50

> newname = 'blau'
> newname2 = 'wheee'

> df1 %>% rename(!!newname := value, !!newname2 := index)
# A tibble: 5 x 2
  wheee  blau
  <int> <dbl>
1     1    10
2     2    20
3     3    30
4     4    40
5     5    50

因此，如果您愿意手动执行此操作，您可以：

df %>%
  rename(!!paste("Sepal.Length", "xxx", sep = ".") := Sepal.Length)

但是，如果您需要自动将".xxx" 附加到提供给它的任何列名，我建议您仔细查看该部分。不幸的是，这仍然有点超出我的想象，但我可以看到它是可行的>_>

Answer 3

如果你想使用 dplyr 的 rename 函数，最好创建一个命名向量/列表，并在标准评估版本中使用 .dots 参数调用它：

cols <- c("Sepal.Length", "Petal.Length")
to_app <- ".xxx"
cols <- setNames(cols, paste0(cols, to_app))

df %>% rename_(.dots = cols)

## A tibble: 5 × 3
#  Sepal.Length.xxx Sepal.Width Petal.Length.xxx
#*            <dbl>       <dbl>            <dbl>
#1              5.1         3.5              1.4
#2              4.9         3.0              1.4
#3              4.7         3.2              1.3
#4              4.6         3.1              1.5
#5              5.0         3.6              1.4

但是请注意，这种方法可能会随着 dplyr 的下一个版本 0.6.0 发生变化（参见例如 http://blog.rstudio.org/2017/04/13/dplyr-0-6-0-coming-soon/ 和 http://dplyr.tidyverse.org/articles/programming.html）。

Answer 4

df %>% setNames(paste0(names(.), to.app))

# A tibble: 5 × 3
  Sepal.Length.xxx Sepal.Width.xxx Petal.Length.xxx
*            <dbl>           <dbl>            <dbl>
1              5.1             3.5              1.4
2              4.9             3.0              1.4
3              4.7             3.2              1.3
4              4.6             3.1              1.5
5              5.0             3.6              1.4

编辑：

抱歉没有正确阅读。这是一个带有 data.table 包的解决方案。

var <- names(df)[c(1,3)]
df %>% setnames(., var, paste0(var, to.app))
df

# A tibble: 5 × 3
  Sepal.Length.xxx Sepal.Width Petal.Length.xxx
*            <dbl>       <dbl>            <dbl>
1              5.1         3.5              1.4
2              4.9         3.0              1.4
3              4.7         3.2              1.3
4              4.6         3.1              1.5
5              5.0         3.6              1.4

Answer 5

假设目标是重命名所有包含“长度”的列：

colnames(df) <- ifelse(grepl("Length", colnames(df)), 
                       paste0(colnames(df), to_app), 
                       colnames(df))

Answer 6

我能在dplyr的开发版中做到最好（5月11日发布）：

cols <- c("Sepal.Length", "Petal.Length")
to_app <- ".xxx"
ns <- paste0(cols, to_app)

rename(df, 
       !!ns[1] := !!as.name(cols[1]), 
       !!ns[2] := !!as.name(cols[2]))

要完全以编程方式执行此操作，需要改用quos：

xx <- do.call(quos, setNames(map(cols, as.name), ns))
rename(df, !!!xx)

两者都给出：

# A tibble: 5 × 3
  Sepal.Length.xxx Sepal.Width Petal.Length.xxx
*            <dbl>       <dbl>            <dbl>
1              5.1         3.5              1.4
2              4.9         3.0              1.4
3              4.7         3.2              1.3
4              4.6         3.1              1.5
5              5.0         3.6              1.4

一个班轮：

rename(df, !!!do.call(quos, setNames(map(cols, as.name), paste0(cols, to_app))))