Question

以下函数对是否生成完全相同的结果？

配对1）names()＆amp; colnames()

配对2）rownames()＆amp; row.names()

Answer 1

正如奥斯卡王尔德所说

一致性是最后的避难所想象力。

R更像是一种进化而非设计的语言，所以这些事情发生了。 names()和colnames()工作data.frame但names()不适用于矩阵：

R> DF <- data.frame(foo=1:3, bar=LETTERS[1:3])
R> names(DF)
[1] "foo" "bar"
R> colnames(DF)
[1] "foo" "bar"
R> M <- matrix(1:9, ncol=3, dimnames=list(1:3, c("alpha","beta","gamma")))
R> names(M)
NULL
R> colnames(M)
[1] "alpha" "beta"  "gamma"
R>

Answer 2

只是为了扩展Dirk的例子：

有助于将数据框视为具有相等长度向量的列表。这可能是names使用数据框而不是矩阵的原因。

另一个有用的函数是dimnames，它返回每个维度的名称。您会注意到rownames函数实际上只返回{{1}}中的第一个元素。

关于dimnames和rownames：虽然row.names使用rownames而dimnames是在R外写的，但我无法区分它们。似乎也适用于更高维数组：

row.names

Answer 3

我认为使用colnames和rownames最有意义;这就是原因。

使用names有几个缺点。你必须记住它意味着“列名”，它只适用于数据框，所以每当你使用矩阵时你都需要调用colnames。通过调用colnames，您只需要记住一个函数。最后，如果您查看colnames的代码，无论如何都会看到它在数据框的情况下调用names，因此输出相同。

rownames和row.names返回数据框和矩阵的相同值;我发现的唯一区别是，在没有任何名称的情况下，rownames将打印“NULL”（与colnames一样），但row.names将无形地返回。由于在这两个函数之间没有太多选择，rownames在美学的基础上获胜，因为它与colnames更好地配对。（另外，对于懒惰的程序员，你可以保存输入的字符。）

Answer 4

另一个扩展：

# create dummy matrix
set.seed(10)
m <- matrix(round(runif(25, 1, 5)), 5)
d <- as.data.frame(m)

如果要分配新的列名，可以在data.frame上执行以下操作：

# an identical effect can be achieved with colnames()   
names(d) <- LETTERS[1:5]
> d
  A B C D E
1 3 2 4 3 4
2 2 2 3 1 3
3 3 2 1 2 4
4 4 3 3 3 2
5 1 3 2 4 3

如果你在matrix上运行上一个命令，那么你就会搞砸了：

names(m) <- LETTERS[1:5]
> m
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    3    2    4    3    4
[2,]    2    2    3    1    3
[3,]    3    2    1    2    4
[4,]    4    3    3    3    2
[5,]    1    3    2    4    3
attr(,"names")
 [1] "A" "B" "C" "D" "E" NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
[20] NA  NA  NA  NA  NA  NA

由于矩阵可以被视为二维向量，因此您只需将名称分配给前五个值（您不想这样做，对吗？）。在这种情况下，您应该坚持使用colnames()。

所以......

行名称＆amp; R中的列名

4 个答案: