我打算更改所有列名。当前的重命名或选择操作太费力了。我不知道是否有人有更好的解决方案。例如belwo:
df <- data.frame(oldname1 = LETTERS, oldname2 = 1,...oldname200 = "APPLE")
df_tbl <- copy_to(sc,df,"df")
newnamelist <- paste("Name", 1:200, sep ="_")
如何指定newnamelist作为新的colnames?我可能不能这样做:
df_new <- df_tbl %>% dplyr::select(Name_1 = oldname1, Name_2 = oldname2,....)
答案 0 :(得分:5)
您可以将select_
与.dots
:
df <- copy_to(sc, iris)
newnames <- paste("Name", 1:5, sep="_")
df %>% select_(.dots=setNames(colnames(df), newnames))
# Source: lazy query [?? x 5]
# Database: spark_connection
Name_1 Name_2 Name_3 Name_4 Name_5
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
您还可以select
使用!!!
:
library(rlang)
library(purrr)
df %>% select(!!! setNames(map(colnames(df), parse_quosure), newnames))
# Source: lazy query [?? x 5]
# Database: spark_connection
Name_1 Name_2 Name_3 Name_4 Name_5
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
# ... with more rows
答案 1 :(得分:0)
上面列出的解决方案对我不起作用。我确实找到了在github上记录的与sparklyr配合使用的简单解决方案。
rename() doesn't support unquoting of character vectors #3030
下面是我的脚本的摘录,扩展了上面链接中描述的方法。
library(dplyr)
library(stringr)
# Generate list of column names without special characters (replace spaces and dashes with underscores)
list_new_names = colnames(spark_df) %>% str_remove_all('LAST ') %>% str_replace_all(' - ', '_') %>% str_replace_all(' ', '_')
# Generate list used to rename columns
list_new_names = colnames(spark_df) %>% setNames(list_new_names)
# Rename columns
spark_df = spark_df %>% rename(!!! list_new_names)
答案 2 :(得分:0)
你也可以这样做,这对我来说很好。
df <- copy_to(sc, iris)
newnames <- paste("Name", 1:5, sep="_")
colnames(df) <- newnames