我知道如果我有一个包含多于一列的数据帧,那么我可以使用

colnames(x) <- c("col1","col2")

重命名列。如果只有一列,该怎么做呢? 意思是只有一列的向量或数据帧。

例子:

trSamp <- data.frame(sample(trainer$index, 10000))
head(trSamp )
#   sample.trainer.index..10000.
# 1                      5907862
# 2                      2181266
# 3                      7368504
# 4                      1949790
# 5                      3475174
# 6                      6062879

ncol(trSamp)
# [1] 1
class(trSamp)
# [1] "data.frame"
class(trSamp[1])
# [1] "data.frame"
class(trSamp[,1])
# [1] "numeric"
colnames(trSamp)[2] <- "newname2"
# Error in names(x) <- value : 
#   'names' attribute [2] must be the same length as the vector [1]

当前回答

这是一个老问题,但值得注意的是,您现在可以从数据中使用setname。表方案。

library(data.table)

setnames(DF, "oldName", "newName")

# or since the data.frame in question is just one column: 
setnames(DF, "newName")

# And for reference's sake, in general (more than once column)
nms <- c("col1.name", "col2.name", etc...)
setnames(DF, nms)

其他回答

如果你知道你的数据帧只有一列,你可以使用: names(trSamp) <- "newname2"

我喜欢下一个样式来逐个重命名dataframe列名。

colnames(df)[which(colnames(df) == 'old_colname')] <- 'new_colname'

在哪里

which(colnames(df) == 'old_colname')

由指定列的索引返回。

colnames(trSamp)[2] <- "newname2"

尝试设置第二列的名称。对象只有一列,因此该命令会抛出错误。这就足够了:

colnames(trSamp) <- "newname2"

这可能已经存在了,但我在寻找解决方案时尝试了重命名字段,并心血来潮地尝试了这一点。为我的目的工作。

Table1$FieldNewName <- Table1$FieldOldName
Table1$FieldOldName <- NULL

编辑从这里开始....

这也同样有效。

df <- rename(df, c("oldColName" = "newColName"))

OP的问题已经得到了很好的回答。然而,这里有一个在某些情况下可能有用的技巧:部分匹配列名,不管它在数据框架中的位置:

名称部分匹配:

d <- data.frame(name1 = NA, Reported.Cases..WHO..2011. = NA, name3 = NA)
##   name1 Reported.Cases..WHO..2011. name3
## 1    NA                         NA    NA
names(d)[grepl("Reported", names(d))] <- "name2"
##   name1 name2 name3
## 1    NA    NA    NA

另一个例子:标点符号出现时的部分匹配:

d <- data.frame(name1 = NA, Reported.Cases..WHO..2011. = NA, name3 = NA)
##   name1 Reported.Cases..WHO..2011. name3
## 1    NA                         NA    NA
names(d)[grepl("[[:punct:]]", names(d))] <- "name2"
##   name1 name2 name3
## 1    NA    NA    NA

这些都是我今天要处理的例子,我认为可能值得分享。