在R中rename()中的新列名中使用胶水 我有一个日期变量,可以在脚本的开头设置。在脚本的后面,这个日期变量将使用胶水作为新列名的一部分。 df <- df %>% rename("Date" = glue("{date_variable}"), glue("Change since {date_variable}") = change) 以下是设置日期变量的样子: date_variable <- "2020...
使用rename函数为部分列重命名,格式:新名 = 旧名 使用rename_with(.data, .fn, .cols)函数为选中cols采用函数fn对列重命名 代码演示 economics %>% set_names(paste0("x",1:6)) %>% head(n =10) economics %>% rename(日期 =date) %>% head(n =10) economics %>% rename_with( ~ paste0("...
rename_with(dataframe,toupper)其中,dataframe是输入的数据框架,toupper是将所有列转换为大写的关键字。lowercase: 要转换为小写字母,数据框架的名称和tolower被传递给该函数,告诉该函数将大小写转换为小写。语法rename_with(dataframe,tolower)其中dataframe是输入的数据框架,tolower是一个将所有列转换为小写的关键字。
Automatically unpack unnamed df-cols select()、rename()使用最新的tidyselect接口;现在支持布尔逻辑运算(例如:! & |),可以结合where()函数按照类型来进行选择列(比如:where(is.character)(upgrade select() to new tidyselect )[https://github.com/tidyverse/dplyr/issues/4680]),还可以用来修复具有重复的列名的...
rename 对列名重命名,结果显示整个数据集 select 按列名选取子数据集;也可以重命名,结果只显示选择的列 slice 按行选取子数据集 summarise 对数据按函数进行汇报 …… 首先是dplyr包的安装 install.package("dplyr") 系统会提醒同时安装使用dplyr包时用的到的包,比如assertthat_0.1、BH_1.60.0-1、chron_2.3-47、...
rename(data1,city=address) 输出: 示例:R 程序重命名多个列 R实现 # load the library library(dplyr) # create dataframe with 3 columns id,name # and address data1=data.frame(id=c(1,2,3,4,5,6,7,1,4,2), name=c('sravan','ojaswi','bobby', ...
select()用列名作参数来选择子数据集。dplyr包中提供了些特殊功能的函数与select函数结合使用，用于筛选变量，包括starts_with，ends_with，contains，matches，one_of，num_range和everything等。用于重命名时，select()只保留参数中给定的列，rename()保留所有的列，只对给定的列重新命名。原数据集行名称会被过滤掉...
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 复制 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,或者更深一层添加功能函数:start_with(以什么开头的变量),whe...
# ... with 336,766 more rows 数据变量重命名-rename rename(flights,tail_num=tailnum) #变量重命名的R基础用法 tail_num<-flights$tailnum 抽取变量中单一观测值-distinct distinct(flights,tailnum) # A tibble: 4,044 × 1 tailnum <chr>
rename() • 直接修改: –df1 %>% rename(b = 2);b 表示修改后的列名,2 表示第二列 • 按照函数: –df2 %>% rename_with(toupper) –df2 %>% rename_with(toupper, starts_with("x")) –df2 %>% rename_with(toupper, where(is.numeric)) ...