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"))

你也可以尝试'Hmisc'包中的'upData'。

图书馆（Hmisc）

trSamp = upData(trSamp, rename=c(sample.trainer.index..10000。= ' newname2 '))

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)

可以使用rename_with使用函数(例如stringr函数)重命名列。

考虑以下数据df_1:

df_1 <- data.frame(
  x = replicate(n = 3, expr = rnorm(n = 3, mean = 10, sd = 1)), 
  y = sample(x = 1:2, size = 10, replace = TRUE)
)

names(df_1)

#[1] "x.1" "x.2" "x.3" "y" 

使用dplyr::everything()重命名所有变量:

library(tidyverse)

df_1 %>% 
  rename_with(.data = ., .cols = everything(.), 
              .fn = str_replace, pattern = '.*', 
              replacement = str_c('var', seq_along(.), sep = '_')) %>% 
  names()

#[1] "var_1" "var_2" "var_3" "var_4"

用一些dplyr动词(starts_with, ends_with, contains, matches，…)重命名粒子名。

以。(x变量):

df_1 %>% 
  rename_with(.data = ., .cols = contains('.'), 
              .fn = str_replace, pattern = '.*', 
              replacement = str_c('var', seq_along(.), sep = '_')) %>% 
  names()

#[1] "var_1" "var_2" "var_3" "y"

用类test的许多函数重命名类，比如is.integer, is.integer。数字,is.factor……

以is.integer (y)为例:

df_1 %>% 
  rename_with(.data = ., .cols = is.integer, 
              .fn = str_replace, pattern = '.*', 
              replacement = str_c('var', seq_along(.), sep = '_')) %>% 
  names()

#[1] "x.1"   "x.2"   "x.3"   "var_1"

警告:

警告信息: 1:在stri_replace_first_regex(string, pattern, fix_replacement(replacement)中，: 较长的对象长度不是较短的对象长度的倍数 2: In names[cols] <- .fn(names[cols]，…) 要替换的项目数量不是替换长度的倍数

这是不相关的，因为这只是seq_along(.)与replace函数的不一致。

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

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)