Используйте%>% с функциями замены, такими как colnames() <-

Как я могу использовать оператор трубы для подключения к функции замены, например colnames()<-?

Вот что я пытаюсь сделать:

library(dplyr)
averages_df <- 
   group_by(mtcars, cyl) %>%
   summarise(mean(disp), mean(hp))
colnames(averages_df) <- c("cyl", "disp_mean", "hp_mean")
averages_df

# Source: local data frame [3 x 3]
# 
#   cyl disp_mean   hp_mean
# 1   4  105.1364  82.63636
# 2   6  183.3143 122.28571
# 3   8  353.1000 209.21429

Но в идеале это будет что-то вроде:

averages_df <- 
  group_by(mtcars, cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  add_colnames(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

Есть ли способ сделать это без написания специальной функции каждый раз?

Ответы здесь - это начало, но не совсем мой вопрос: Цепочки арифметических операторов в dplyr

Ответ 1

Вы можете использовать colnames<- или setNames (спасибо @David Arenburg)

group_by(mtcars, cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  `colnames<-`(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))
  # or
  # `names<-`(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))
  # setNames(., c("cyl", "disp_mean", "hp_mean")) 

#   cyl disp_mean   hp_mean
# 1   4  105.1364  82.63636
# 2   6  183.3143 122.28571
# 3   8  353.1000 209.21429

Или выберите Alias (set_colnames) из magrittr:

library(magrittr)
group_by(mtcars, cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  set_colnames(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

dplyr::rename может быть более удобным, если вы только (повторно) назовёте несколько из многих столбцов (для этого требуется написать как старое, так и новое имя, см. ответ @Richard Scriven)

Ответ 2

В dplyr существует несколько разных способов переименования столбцов.

Один из них заключается в использовании функции rename(). В этом примере вам нужно будет указать метки, созданные summarise(), так как они являются выражениями.

group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
    rename(disp_mean = `mean(disp)`, hp_mean = `mean(hp)`)
#   cyl disp_mean   hp_mean
# 1   4  105.1364  82.63636
# 2   6  183.3143 122.28571
# 3   8  353.1000 209.21429

Вы также можете использовать select(). Это немного проще, потому что мы можем использовать номер столбца, устраняя необходимость возиться с обратными тиками.

group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
    select(1, disp_mean = 2, hp_mean = 3)

Но для этого примера лучшим способом было бы сделать то, что @thelatemail упомянуто в комментариях, и это нужно вернуться на один шаг и называть столбцы в summarise().

group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(disp_mean = mean(disp), hp_mean = mean(hp))

Ответ 3

Мы можем добавить суффикс к суммированным переменным, используя аргумент .funs summarise_at с dplyr, как указано ниже.

library(dplyr)

# summarise_at with dplyr
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>%
  summarise_at(
    .cols = c("disp", "hp"),
    .funs = c(mean="mean")
  )
# A tibble: 3 × 3
# cyl disp_mean   hp_mean
# <dbl>     <dbl>     <dbl>
# 1     4  105.1364  82.63636
# 2     6  183.3143 122.28571
# 3     8  353.1000 209.21429

Кроме того, мы можем задать имена столбцов несколькими способами.

# set_names with magrittr
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  magrittr::set_names(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

# set_names with purrr
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  purrr::set_names(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

# setNames with stats
mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  stats::setNames(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

# A tibble: 3 × 3
# cyl disp_mean   hp_mean
# <dbl>     <dbl>     <dbl>
# 1     4  105.1364  82.63636
# 2     6  183.3143 122.28571
# 3     8  353.1000 209.21429