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

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。

其他回答

我只需用我想要的名称向数据帧添加一个新列,并从现有列中获取它的数据。是这样的:

dataf$value=dataf$Article1Order

然后我删除旧的列!是这样的:

dataf$Article1Order<-NULL

这段代码可能看起来很傻!但它工作得很完美……

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

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。

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。