Question

如何使用dplyr简化或执行以下操作：

对所有data.frame名称运行一个函数，例如mutate_each(funs())的值，例如
```
names(iris) <- make.names(names(iris))
```

删除不存在的列（即不删除任何内容），例如

iris %>% select(-matches("Width")) # ok
iris %>% select(-matches("X"))     # returns empty data.frame, why?

按名称（字符串）添加新列，例如

iris %>% mutate_("newcol" = 0) # ok

x <- "newcol"
iris %>% mutate_(x = 0) # adds a column with name "x" instead of "newcol"

重命名不存在的data.frame colname

names(iris)[names(iris)=="X"] <- "Y"

iris %>% rename(sl=Sepal.Length) # ok
iris %>% rename(Y=X)             # error, instead of no change

Answer 1

我会使用setNames：

iris %>% setNames(make.names(names(.)))

包括everything（）作为select的参数：

iris %>% select(-matches("Width"), everything())
iris %>% select(-matches("X"), everything())

根据我的理解，除了明确命名字符串之外别无其他捷径：

iris %>% mutate_("newcol" = 0)

Answer 2

我为＃4提出了以下解决方案：

iris %>% 
  rename_at(vars(everything()), 
            function(nm)
              recode(nm, 
                     Sepal.Length="sl",
                     Sepal.Width = "sw",
                     X = "Y")) %>%
  head()

最后一行只是为了方便输出。

Answer 3

上面回答了

1到3。我来到这里是因为我遇到了与4号相同的问题。这是我的解决方案：

df <- iris

使用要重命名的列和新值设置名称键：

name_key <- c(
  sl = "Sepal.Length",
  sw = "Sepal.Width",
  Y = "X"
)

将不在数据框中的值设置为NA。这更符合我的目的。您可以将其从name_key中删除。

for (var in names(name_key)) {
  if (!(name_key[[var]] %in% names(df))) {
    name_key[var] <- NA
  }
}

在数据框中获取列名称的向量。

cols <- names(name_key[!is.na(name_key)])

重命名列

for (nm in names(name_key)) {
  names(df)[names(df) == name_key[[nm]]] <- nm
}

选择列

df2 <- df %>%
  select(cols)

我几乎是肯定的，这可以更优雅地完成，但这是我到目前为止所做的。希望这有帮助，如果你还没有解决它！

Answer 4

问题 n.2 的答案：

如果您想明确给出列的全名，可以使用函数 /app/src/pages。

any_of

这不会删除不存在的 X 列，而是会删除列出的其他两个列。

否则，您对 iris %>% select(-any_of(c("X", "Sepal.Width","Petal.Width"))) 或 matches 和 any_of 组合的解决方案很满意。

matches

这将显式删除 X 和匹配项。多个匹配也是可能的。

  iris %>% 
    select(-any_of("X")) %>% 
    select(-matches("Width"))

在dplyr中，如何删除和重命名不存在的列，操纵所有名称，并使用字符串命名新变量？

4 个答案: