R dplyr: переименование переменных с использованием строковых функций

(Совсем связанный вопрос: Введите имена новых столбцов в качестве строки в функции переименования dplyr)

В середине цепочки dplyr (%>%) я хотел бы заменить несколько имен столбцов на функции их старых имен (используя tolower или gsub и т.д.)

library(tidyr); library(dplyr)
data(iris)
# This is what I want to do, but I'd like to use dplyr syntax
names(iris) <- tolower( gsub("\\.", "_", names(iris) ) )
glimpse(iris, 60)
# Observations: 150
# Variables:
#   $ sepal_length (dbl) 5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5.0, 5.4, 4.6,...
#   $ sepal_width  (dbl) 3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.6, 3.9, 3.4,...
#   $ petal_length (dbl) 1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4,...
#   $ petal_width  (dbl) 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 0.3,...
#   $ species      (fctr) setosa, setosa, setosa, setosa, s...

# the rest of the chain:
iris %>% gather(measurement, value, -species) %>%
  group_by(species,measurement) %>%
  summarise(avg_value = mean(value))

~~Я вижу ?rename принимает аргумент replace как named character vector, with new names as values, and old names as names.~~

Итак, я попробовал:

iris %>% rename(replace=c(names(iris)=tolower( gsub("\\.", "_", names(iris) ) )  ))

но этот (a) возвращает Error: unexpected '=' in iris %>% ... и (b) требует ссылки по имени фрейма данных из предыдущей операции в цепочке, что в моем реальном случае использования я не мог сделать.

iris %>% 
  rename(replace=c(    )) %>% # ideally the fix would go here
  gather(measurement, value, -species) %>%
  group_by(species,measurement) %>%
  summarise(avg_value = mean(value)) # I realize I could mutate down here 
                                     #  instead, once the column names turn into values, 
                                     #  but that not the point
# ---- Desired output looks like: -------
# Source: local data frame [12 x 3]
# Groups: species
# 
#       species  measurement avg_value
# 1      setosa sepal_length     5.006
# 2      setosa  sepal_width     3.428
# 3      setosa petal_length     1.462
# 4      setosa  petal_width     0.246
# 5  versicolor sepal_length     5.936
# 6  versicolor  sepal_width     2.770
# ... etc ....

Ответ 1

Я думаю, что вы смотрите документацию для plyr::rename, а не dplyr::rename. Вы сделали бы что-то подобное с помощью dplyr::rename:

iris %>% rename_(.dots=setNames(names(.), tolower(gsub("\\.", "_", names(.)))))

Ответ 2

Это очень поздний ответ, май 2017 года

По состоянию на dplyr 0.5.0.9004, скоро будет 0.6.0, в пакет добавлено много новых способов переименования столбцов, соответствующих оператору труб maggritr %>%.

Эти функции:

rename_all
rename_if
rename_at

Существует много разных способов использования этих функций, но проблема, связанная с вашей проблемой, с использованием пакета stringr заключается в следующем:

df <- df %>%
  rename_all(
      funs(
        stringr::str_to_lower(.) %>%
        stringr::str_replace_all(., '\\.', '_')
      )
  )

Итак, продолжайте с сантехникой:) (каламбур не предназначен).

Ответ 3

Вот путь вокруг несколько неудобного синтаксиса rename:

myris <- iris %>% setNames(tolower(gsub("\\.","_",names(.))))

Ответ 4

Для этого конкретного [но довольно распространенного] случая функция уже написана в пакете janitor:

library(janitor)

iris %>% clean_names()

##   sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
## 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
## .          ...         ...          ...         ...     ...

так что все вместе,

iris %>% 
    clean_names() %>%
    gather(measurement, value, -species) %>%
    group_by(species,measurement) %>%
    summarise(avg_value = mean(value))

## Source: local data frame [12 x 3]
## Groups: species [?]
## 
##       species  measurement avg_value
##        <fctr>        <chr>     <dbl>
## 1      setosa petal_length     1.462
## 2      setosa  petal_width     0.246
## 3      setosa sepal_length     5.006
## 4      setosa  sepal_width     3.428
## 5  versicolor petal_length     4.260
## 6  versicolor  petal_width     1.326
## 7  versicolor sepal_length     5.936
## 8  versicolor  sepal_width     2.770
## 9   virginica petal_length     5.552
## 10  virginica  petal_width     2.026
## 11  virginica sepal_length     6.588
## 12  virginica  sepal_width     2.974

Ответ 5

Моя красноречивая попытка использовать base, stringr и dplyr:

EDIT: library (tidyverse) теперь включает в себя все три библиотеки.

library(tidyverse)
library(maggritr) # Though in tidyverse to use %>% pipe you need to call it 
# library(dplyr)
# library(stringr)
# library(maggritr)

names(iris) %<>% # pipes so that changes are apply the changes back
    tolower() %>%
    str_replace_all(".", "_")

Я делаю это для построения функций с трубопроводом.

my_read_fun <- function(x) {
    df <- read.csv(x) %>%
    names(df) %<>%
        tolower() %>%
        str_replace_all("_", ".")
    tempdf %<>%
        select(a, b, c, g)
}

Ответ 6

Оба select_all() select() и select_all() могут использоваться для переименования столбцов.

Если вы хотите переименовать только определенные столбцы, вы можете использовать select:

iris %>% 
  select(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width, everything()) %>% 
  head(2)

  sepal_length sepal_width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

rename делает то же самое, просто без необходимости включать everything():

iris %>% 
  rename(sepal_length = Sepal.Length, sepal_width = Sepal.Width) %>% 
  head(2)

  sepal_length sepal_width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa

select_all() работает со всеми столбцами и может принимать функцию в качестве аргумента:

iris %>% 
  select_all(tolower)

iris %>% 
  select_all(~gsub("\\.", "_", .))

или объединение двух:

iris %>% 
  select_all(~gsub("\\.", "_", tolower(.))) %>% 
  head(2)

  sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa