dplyr::rename()是一个R语言中的函数,用于重命名数据框(data frame)中的列。它可以根据指定的条件对列进行重命名。 dplyr::rename()函数的语法如下: rename(.data, new_name = old_name) 参数说明: .data:要重命名列的数据框。 new_name:新的列名。
iris <- as_tibble(iris) iris %>% rename(sepal_length =Sepal.Length, sepal_width = 2) 9. rename_with 对列名进行操作。实例: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 iris %>% rename_with(toupper) 10. select 选择要输出的变量。可以直接填入变量名,也可以直接用列号,或者更深一层添...
select()可以重命名变量,但我们很少这样使用它,因为这样会丢掉所有未明确提及的变量。我们应该使用select()函数的变体rename()函数来重命名变量,以保留所有未明确提及的变量: 1rename(flights, tail_num = tailnum) 另一种用法是将select()函数和everything()辅助函数结合起来使用。当想要将几个变量移到数据框开头...
这些函数根据指定的键连接数据框,使得在分析和合并数据时变得更加方便。🛠️ 变量操作(Variable Manipulation) dplyr还提供了一些用于操作变量的函数,例如rename()、transmute()和recode()。这些函数可用于重命名变量、创建新变量、重新编码变量等操作,为数据预处理和转换提供了强大的工具。🚰 流水线操作(Pipelining ...
(rename_var1=var1) ## # A tibble: 4 x 1 ## rename_var1 ## <int> ## 1 1 ## 2 2 ## 3 3 ## 4 4 # 选择最后一列 tbl_df %>% select(last_col()) ## # A tibble: 4 x 1 ## label ## <chr> ## 1 a ## 2 b ## 3 a ## 4 c # 倒数第二列 tbl_df %>% ...
R语言 dplyr rename R语言实战 1.R语言入门操作 1.1、目的 掌握R语言的基本操作 掌握R语言的基本运算 掌握R语言存取数据的办法 1.2、使用 如果是虚拟机环境:首先打开终端:输入R进入R环境 如果是windows环境:点击对应的客户端软件即可 AI检测代码解析 cd ~...
rename() 方法 rename() 函数用于更改列名。这可以通过以下语法来完成- 重命名(dataframeName, newName=oldName) 例子: 在此示例中,我们将 stats dataframe中的列名“runs”更改为“runs_scored”。 R实现 # import dplyr package library(dplyr) # create a data frame stats <- data.frame(player=c('A'...
# Rename variables: # * select() keeps only the variables you specify select(iris, petal_length = Petal.Length) # Renaming multiple variables uses a prefix: select(iris, petal = starts_with("Petal")) # Reorder variables: keep the variable "Species" in the front ...
rename(iris, petal_length = Petal.Length)#重命名然后提取所有的列 #mutate() #添加新列 mtcars %>%as_tibble() %>%mutate( cyl2 = cyl * 2, cyl4 = cyl2 * 2 ) mtcars %>%as_tibble() %>%mutate( mpg =NULL,# 用 NULL 去除某列,类似于select 的 - ...
`select()`/`rename()`/`relocate()` arrange() `muatate()` and `transmutate()` filter() group_by() 先建立2个分组数据进行演示,还是使用星战数据集。 by_species <- starwars %>% group_by(species) by_sex_gender <- starwars %>% group_by(sex, gender) ...