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)

colnames(df)[colnames(df) == 'oldName'] <- 'newName'

我发现colnames()参数更容易 https://www.rdocumentation.org/packages/base/versions/3.6.2/topics/row%2Bcolnames

从数据帧中选择某一列

df <- data.frame(df[, c( "hhid","b1005", "b1012_imp", "b3004a")])

并按顺序重命名所选列，

colnames(df) <- c("hhid", "income", "cost", "credit")

检查名称和值以确定

names(df);head(df)

这是一种通用的方法，你不需要记住变量的确切位置:

# df = dataframe
# old.var.name = The name you don't like anymore
# new.var.name = The name you want to get

names(df)[names(df) == 'old.var.name'] <- 'new.var.name'

这段代码基本上完成了以下工作:

Names (df)查找df中所有的名称 [names(df) == old.var.name]提取你想检查的变量名 <- 'new.var.name'指定新的变量名。

Try:

colnames(x)[2] <- 'newname2'

这也可以使用Hadley的plyr包和rename函数来完成。

library(plyr) 
df <- data.frame(foo=rnorm(1000)) 
df <- rename(df,c('foo'='samples'))

您可以根据名称重命名(不知道位置)，并一次执行多个重命名。例如，在进行合并之后，你可能会得到:

  letterid id.x id.y
1       70    2    1
2      116    6    5
3      116    6    4
4      116    6    3
5      766   14    9
6      766   14   13

然后你可以在一个步骤重命名使用:

letters <- rename(letters,c("id.x" = "source", "id.y" = "target"))

  letterid source target
1       70      2      1
2      116      6      5
3      116      6      4
4      116      6      3
5      766     14      9
6      766     14     13