创建循环以将标签添加到列：库（Hmisc）答案

【问题标题】：Creating a loop to add labels to colums: library(Hmisc)创建循环以将标签添加到列：库（Hmisc）
【发布时间】：2019-01-28 17:40:09
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据集：

  Year      Country  Matchcode  P             H
1 2000      France        0001  1213          1872     
2 2001      France        0002  1234          2345      
3 2000      UK            0003  1726          2234      
4 2001      UK            0004  6433          9082

我有另一个数据集，看起来像这样：

Indicator Code  Indicator Name
P               Power
H               Happiness

我想在第二个数据集的第二列（Power，Happiness）中添加信息作为第一个数据集中使用循环的缩写的标签，但我不知道如何编写循环。

这是我走了多远：

library(Hmisc)
for i in df2[,1]{
if (df1[,i] == df2[i,]){
label(df1[,i]) <- df2[i,2]
}}

但这只是检查名称是否相同而不搜索它。有人可以进一步指导吗？

期望的输出：

  Year      Country  Matchcode  P(label=Power) H(label=Happiness)
1 2000      France        0001            1213              1872     
2 2001      France        0002            1234              2345      
3 2000      UK            0003            1726              2234      
4 2001      UK            0004            6433              9082

【问题讨论】：

我还是不明白你在做什么。您是否只想将label = Power 和label = Happiness 分别添加到列名P 和H 中？我不明白你想用Hmisc::label 做什么。 Hmisc::label 只是设置/读取变量的label 属性。列名是普通的character 向量。
colnames(df[4:5])
@MauritsEvers 哈哈，对不起，我显然不善于解释。好吧，实际上我只想将 Power 作为标签添加到 P，Happiness 作为标签添加到 H 等等。我知道在这个例子中它没有多大意义，但它对我的实际数据集非常有用
@milan 谢谢你的回答。我正在寻找更通用的解决方案。实际数据集大约有 1600 个变量。
@TomKisters Hmisc::label(x) 为特定对象添加一个属性（您可以通过attributes(x) 进行检查）。在我看来，您想要做的就是更改某些列的列名（基于查找）。 AntoniosK 在下面的回答是否符合您的要求？

标签： r for-loop if-statement label hmisc

【解决方案1】：

这是dplyr 解决方案：

# example datasets
df = read.table(text = "
Year      Country  Matchcode  P             H
1 2000      France        0001  1213          1872     
2 2001      France        0002  1234          2345      
3 2000      UK            0003  1726          2234      
4 2001      UK            0004  6433          9082 
", header=T)

df2 = read.table(text = "
IndicatorName IndicatorCode
P    Power
H    Happiness 
", header=T)

library(dplyr)

data.frame(original_names = names(df)) %>%                     # get original names
  left_join(df2, by=c("original_names"="IndicatorName")) %>%   # join names that should be updated
  mutate(new_names = ifelse(is.na(IndicatorCode), original_names, paste0(original_names,"(label=",IndicatorCode,")"))) %>%  # if there is a match update the name
  pull(new_names) -> list_new_names                            # get column of new names and store it in a vector

# update names
names(df) = list_new_names

# check new names
df

#   Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
# 1 2000  France         1           1213               1872
# 2 2001  France         2           1234               2345
# 3 2000      UK         3           1726               2234
# 4 2001      UK         4           6433               9082

【讨论】：

【解决方案2】：

这会奏效。使用%in%找到对应的文字，使用paste0生成标签。

colnames(df1)[4:5] <- paste0(colnames(df1)[4:5], '(label=', df2$V2[colnames(df1)[4:5] %in% df2$V1], ')')

df1

Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
1 2000  France         1           1213               1872
2 2001  France         2           1234               2345
3 2000      UK         3           1726               2234
4 2001      UK         4           6433               9082

使用的数据

df1 <- read.table(text="Year      Country  Matchcode  P             H
1 2000      France        0001  1213          1872     
2 2001      France        0002  1234          2345      
3 2000      UK            0003  1726          2234      
4 2001      UK            0004  6433          9082", header=T, stringsAsFactors=F) 

df2 <- read.table(text="
P    Power
H    Happiness", header=F, stringsAsFactors=F)

【讨论】：

感谢您的回答，我试过了，但实际上并没有为列名添加标签。我在原始帖子中添加了一张图片以进行澄清。

【解决方案3】：

如果您特别想使用循环，这种方法会给出您描述的输出：

df <- data.frame(Year = c(2000, 2001, 2000, 2001),
                 Country = c("France", "France", "UK","UK"),
                 Matchcode = c("0001", "0002", "0003", "0004"),
                 P = c(1213, 1234, 1726, 6433),
                 H = c(1872, 2345, 2234, 9082))

lookup <- data.frame(code = c ("P", "H"),
                     label = c("Power", "Happiness"),
                     stringsAsFactors = FALSE)

for (i in 1:length(colnames(df))) {
  if(!is.na(match(colnames(df), lookup$code)[i])) {
    Hmisc::label(df[[i]]) <- lookup$label[(match(colnames(df), lookup$code))[i]]
  }
}

这行得通：

Hmisc::label(df[4])
#       P 
# "Power"

它还在 RStudio 查看器中检出：

与其他几位回答者和评论者一样，我最初认为您想将“label =”文本附加到列名。对于任何想要的人，这是（循环）代码。

for (i in 1:length(colnames(df))) {
  if(!is.na(match(colnames(df), lookup$code)[i])) {
    colnames(df)[i] <- paste0(colnames(df)[i],
                              "(label=",
                              lookup$label[(match(colnames(df), lookup$code))[i]],
                              ")")
  }
}

【讨论】：

【解决方案4】：

我完全不清楚你想用Hmisc::label 做什么，但我认为你误解了Hmisc::label 的角色和功能。

考虑以下几点：

让我们构造一个样本data.frame，由 2 行 2 列组成。

df <- setNames(data.frame(matrix(0, ncol = 2, nrow = 2)), c("a", "b"))
df
#  a b
#1 0 0
#2 0 0

我们提取列名。 请注意，cn 是一个 character 向量。
```
cn <- colnames(df)
cn
#[1] "a" "b"
```

我们现在为cn 设置Hmisc::label。

label(cn) <- "label for cn"
cn
#label for cn
#[1] "a" "b"

我们检查cn的attributes

attributes(cn)
#$label
#[1] "label for cn"
#
#$class
#[1] "labelled"  "character"

我们现在将cn 分配给df 的列名。

colnames(df) <- cn
df
#  a b
#1 0 0
#2 0 0

注意label 属性如何不作为列名的一部分存储。

【讨论】：

感谢您的详尽解释。我了解标签不作为列名的一部分存储；然而，它们通常在 Rstudio 查看器中可见。另外，我刚刚发现标签实际上并没有在left_join 中丢失，而是带有一个突变：df <- df%>% group_by(country) %>% mutate_if(is.numeric, funs(d = . - lag(.))) 新的突变变量不再有标签，旧的有（我真的很抱歉只是现在弄清楚了）。
我在原帖里加了一张图更清楚

【解决方案5】：

如果您仍然坚持使用 Hmisc，您可以修改“打印”功能以处理标签提供的额外信息，或者更确切地说（并且危害较小）对 R 说必须使用标签打印您的数据。您可以通过创建一个新的数据框类来实现这一点，该类的打印函数行为不同。

Rstudio 不需要“打印”技巧，因为 Rstudio 本身使用标签和列名。

df1 = read.table(text = "
  Year      Country  Matchcode  P             H
1 2000      France        0001  1213          1872     
2 2001      France        0002  1234          2345      
3 2000      UK            0003  1726          2234      
4 2001      UK            0004  6433          9082  ", header=T)
df2 = read.table(text = "
var  lab
P    Power
H    Happiness", header=T, stringsAsFactors=FALSE)

## Set the labels of the columns in df1 accordingly to df2
library(Hmisc)
for (i in 1:ncol(df1)) {
    lab <- df2[df2$var==colnames(df1)[i],2]
    if (length(lab!=0)) label(df1[[i]]) <- lab
}

# A print' function dedicated to 'truc' objects
# Mainly it is the code from the original 'print' except for dimnames[[2L]]
print.truc <- function (x, ..., digits = NULL, quote = FALSE, right = TRUE, 
row.names = TRUE) 
  {
  n <- length(row.names(x))
  if (length(x) == 0L) {
    cat(sprintf(ngettext(n, "data frame with 0 columns and %d row", 
        "data frame with 0 columns and %d rows"), n), "\n", 
        sep = "")
    }    
    else if (n == 0L) {
        print.default(names(x), quote = FALSE)
        cat(gettext("<0 rows> (or 0-length row.names)\n"))
    }
    else {
        m <- as.matrix(format.data.frame(x, digits = digits, 
            na.encode = FALSE))
        if (!isTRUE(row.names)) 
            dimnames(m)[[1L]] <- if (isFALSE(row.names)) 
                rep.int("", n)
                else row.names
        dimnames(m)[[2L]] <- purrr::map(1:ncol(x),
           function(i) {
             z <- attributes(x[[i]])$label
             if (length(z)!=0) z else colnames(x)[i]
           })
        print(m, ..., quote = quote, right = right)
      }
      invisible(x)
   }

# Says that 'df1' is an 'enhanced' data frame
class(df1) <- c("truc",class(df1))

# Print as enhanced
print(df1)
#  Eyra Country Matchcode Power Happiness
#1 2000  France         1  1213      1872
#2 2001  France         2  1234      2345
#3 2000      UK         3  1726      2234
#4 2001      UK         4  6433      9082

# Print using standard way
print(as.data.frame(df1))
#  Year Country Matchcode    P    H
#1 2000  France         1 1213 1872
#2 2001  France         2 1234 2345
#3 2000      UK         3 1726 2234
#4 2001      UK         4 6433 9082

【讨论】：

【解决方案6】：

不需要Hmisc 的循环，可以在标签命令中使用选项self = FALSE 在一行中执行此操作。

label(df1[, df2$IndicatorName], self = FALSE) <- df2$IndicatorCode

即。

  
  library(Hmisc, warn.conflicts = FALSE, quietly = TRUE)
  
  df1 = read.table(text = "
Year      Country  Matchcode  P             H
1 2000      France        0001  1213          1872     
2 2001      France        0002  1234          2345      
3 2000      UK            0003  1726          2234      
4 2001      UK            0004  6433          9082 
", header=T)
  
  df2 = read.table(text = "
IndicatorName IndicatorCode
P    Power
H    Happiness 
", header=T)
  
  
  label(df1[, df2$IndicatorName], self = FALSE) <- df2$IndicatorCode
  
  sapply(df1, label)
#>        Year     Country   Matchcode           P           H 
#>          ""          ""          ""     "Power" "Happiness"

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-09-14 创建}

【讨论】：