Modification des noms de colonne d'un bloc de données

J'ai un bloc de données appelé "nouveau prix" (voir ci-dessous) et je veux changer les noms de colonnes dans mon programme en R.

> newprice
   Chang.  Chang.   Chang.
1     100       36      136
2     120      -33       87
3     150       14      164

En fait, c'est ce que je fais:

names(newprice)[1]<-paste("premium")
names(newprice)[2]<-paste("change")
names(newprice)[3]<-paste("newprice") 

Je n'ai pas mis cela en boucle parce que je veux que chaque nom de colonne soit différent comme vous le voyez.

Lorsque je colle mon programme dans la console R, c'est la sortie qu'il me donne:

> names(newprice)[1]<-paste(“premium”)
Error: unexpected input in "names(newprice)[1]<-paste(“"
> names(newprice)[2]<-paste(“change”)
Error: unexpected input in "names(newprice)[2]<-paste(“"
> names(newprice)[3]<-paste(“newpremium”)
Error: unexpected input in "names(newprice)[3]<-paste(“"

J'ai également essayé d'utiliser la c()fonction, par exemple c("premium"), au lieu de la paste()fonction, mais en vain.

Quelqu'un pourrait-il m'aider à comprendre cela?

Utilisez la colnames()fonction:

R> X <- data.frame(bad=1:3, worse=rnorm(3))
R> X
  bad     worse
1   1 -2.440467
2   2  1.320113
3   3 -0.306639
R> colnames(X) <- c("good", "better")
R> X
  good    better
1    1 -2.440467
2    2  1.320113
3    3 -0.306639

Vous pouvez également sous-définir:

R> colnames(X)[2] <- "superduper"

J'utilise ceci:

colnames(dataframe)[which(names(dataframe) == "columnName")] <- "newColumnName"

L'erreur est causée par les «guillemets intelligents» (ou leur nom). La leçon ici est, "n'écrivez pas votre code dans un 'éditeur' qui convertit les citations en citations intelligentes".

names(newprice)[1]<-paste(“premium”)  # error
names(newprice)[1]<-paste("premium")  # works

De plus, vous n'avez pas besoin paste("premium")(l'appel à pasteest redondant) et c'est une bonne idée de mettre des espaces <-pour éviter la confusion (par exemple x <- -10; if(x<-3) "hi" else "bye"; x).

Avez-vous essayé simplement:

names(newprice)[1]<-"premium"

?

La nouvelle façon recommandée de le faire est d'utiliser la setNamesfonction. Tu vois ?setNames. Comme cela crée une nouvelle copie de la data.frame, assurez-vous d'affecter le résultat à l'original data.frame, si telle est votre intention.

data_frame <- setNames(data_frame, c("premium","change","newprice"))

Les versions plus récentes de R vous avertiront si vous utilisez colnamesde certaines des manières suggérées par les réponses précédentes.

S'il s'agissait data.tableplutôt d' un , vous pourriez utiliser la data.tablefonction setnames, qui peut modifier des noms de colonne spécifiques ou un nom de colonne unique par référence :

setnames(data_table, "old-name", "new-name")

J'ai eu le même problème et ce morceau de code a fonctionné pour moi.

names(data)[names(data) == "oldVariableName"] <- "newVariableName"

En bref, ce code fait ce qui suit:

names(data)examine tous les noms dans le dataframe ( data)

[names(data) == oldVariableName]extrait le nom de variable ( oldVariableName) que vous souhaitez renommer et <- "newVariableName"attribue le nouveau nom de variable.

Similaire aux autres:

cols <- c("premium","change","newprice")
colnames(dataframe) <- cols

Assez simple et facile à modifier.

essayer:

names(newprice) <- c("premium", "change", "newprice")

Si vous devez renommer non pas toutes les colonnes mais plusieurs à la fois lorsque vous ne connaissez que les anciens noms de colonne, vous pouvez utiliser la colnamesfonction et l' %in%opérateur. Exemple:

df = data.frame(bad=1:3, worse=rnorm(3), worst=LETTERS[1:3])

   bad      worse    worst
1   1 -0.77915455       A
2   2  0.06717385       B
3   3 -0.02827242       C

Maintenant, vous voulez changer "mauvais" et "pire" en "bon" et "meilleur". Vous pouvez utiliser

colnames(df)[which(colnames(df) %in% c("bad","worst") )] <- c("good","best")

Il en résulte

  good      worse  best
1    1 -0.6010363    A
2    2  0.7336155    B
3    3  0.9435469    C

Utilisez-le pour modifier le nom de la colonne par la fonction colname.

colnames(newprice)[1] = "premium"
colnames(newprice)[2] = "change"
colnames(newprice)[3] = "newprice"

Vous pouvez simplement faire le montage en:

newprice <- edit(newprice)

et modifiez le nom de la colonne manuellement.

Les noms de mes colonnes sont comme ci-dessous

colnames(t)
[1] "Class"    "Sex"      "Age"      "Survived" "Freq" 

Je souhaite modifier le nom de la colonne Classe et sexe

colnames(t)=c("STD","Gender","AGE","SURVIVED","FREQ")

Il y a quelques options avec dplyr::rename()et dplyr::select():

library(dplyr)

mtcars %>% 
  tibble::rownames_to_column('car_model') %>%                            # convert rowname to a column. tibble must be installed.
  select(car_model, est_mpg = mpg, horse_power = hp, everything()) %>%   # rename specific columns and reorder
  rename(weight = wt, cylinders = cyl) %>%                               # another option for renaming specific columns that keeps everything by default
  head(2)
      car_model est_mpg horse_power cylinders disp drat weight  qsec vs am gear carb
1     Mazda RX4      21         110         6  160  3.9  2.620 16.46  0  1    4    4
2 Mazda RX4 Wag      21         110         6  160  3.9  2.875 17.02  0  1    4    4

Il existe également trois variantes de portée dplyr::rename(): dplyr::rename_all()pour tous les noms de colonne, dplyr::rename_if()pour le ciblage conditionnel des noms de colonne et dplyr::rename_at()pour sélectionner les colonnes nommées. L'exemple suivant remplace les espaces et les points par un trait de soulignement et convertit tout en minuscules:

iris %>%  
  rename_all(~gsub("\\s+|\\.", "_", .)) %>% 
  rename_all(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

dplyr::select_all() peut également être utilisé de manière similaire:

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

Juste pour corriger et étendre légèrement la réponse de Scott Wilson.
Vous pouvez également utiliser la setnamesfonction de data.table sur data.frames.

Ne vous attendez pas à une accélération de l'opération, mais vous pouvez vous attendre à ce setnamesqu'il soit plus efficace pour la consommation de mémoire car il met à jour les noms de colonne par référence. Cela peut être suivi avec la addressfonction, voir ci-dessous.

library(data.table)
set.seed(123)
n = 1e8

df = data.frame(bad=sample(1:3, n, TRUE), worse=rnorm(n))
address(df)
#[1] "0x208f9f00"
colnames(df) <- c("good", "better")
address(df)
#[1] "0x208fa1d8"
rm(df)

dt = data.table(bad=sample(1:3, n, TRUE), worse=rnorm(n))
address(dt)
#[1] "0x535c830"
setnames(dt, c("good", "better"))
address(dt)
#[1] "0x535c830"
rm(dt)

Donc, si vous atteignez vos limites de mémoire, vous pouvez envisager d'utiliser celui-ci à la place.

Cela peut être utile:

rename.columns=function(df,changelist){
  #renames columns of a dataframe
  for(i in 1:length(names(df))){
    if(length(changelist[[names(df)[i]]])>0){
      names(df)[i]= changelist[[names(df)[i]]]
    }
  }
  df
}

# Specify new dataframe
df=rename.columns(df,list(old.column='new.column.name'))

Au cas où nous aurions 2 cadres de données, les travaux suivants

 DF1<-data.frame('a', 'b')
 DF2<-data.frame('c','d')

Nous changeons les noms de DF1 comme suit

 colnames(DF1)<- colnames(DF2)