Spalte im Datenrahmen umbenennen mit Variablenname R

Question

Ich habe eine Reihe von Datenrahmen. Jeder mit dem gleichen Format. So:

  A   B   C 
1 -0.02299388 0.71404158 0.8492423 
2 -1.43027866 -1.96420767 -1.2886368 
3 -1.01827712 -0.94141194 -2.0234436 

Ich mag würde den Namen der dritten Spalte ändern - C -, so dass es teilweise, wenn der Name der Variablennamen mit dem Datenrahmen zugeordnet enthält.

Für die Variable df_elephant der Datenrahmen sollte wie folgt aussehen:

Ich habe eine Funktion, die die Spaltennamen ändern wird:

rename_columns <- function(x) { 

    colnames(x)[colnames(x)=='C'] <- 
    paste('C', 
      strsplit (deparse (substitute(x)), '_')[[1]][2], sep='.') 
    return(x) 
} 

Dies funktioniert mit meinem Datenrahmen. Ich möchte jedoch eine Liste von Datenrahmen bereitstellen, so dass ich die Funktion nicht mehrmals manuell aufrufen muss. Wenn ich lapply verwenden wie so:

lapply(list (df_elephant, df_horse), rename_columns) 

Die Funktion benennt den Datenrahmen mit einer NA anstatten Teil des Variablennamen.

[[1]] 
     A   B  C.NA 
1 -0.02299388 0.71404158 0.8492423 
2 -1.43027866 -1.96420767 -1.2886368 
3 -1.01827712 -0.94141194 -2.02344361 

[[2]] 
     A   B  C.NA 
1 0.45387054 0.02279488 1.6746280 
2 -1.47271378 0.68660595 -0.2505752 
3 1.26475917 -1.51739927 -1.3050531 

Gibt es eine Möglichkeit, eine Liste von Datenrahmen an meine Funktion zu liefern und das gewünschte Ergebnis zu erzeugen?

Answer 1

Sie versuchen, die Datenrahmen Spaltennamen anstelle der aktuellen Listen Namen zu verarbeiten. Und deshalb funktioniert es nicht.

# Generating random data 
n = 3 
item1 = data.frame(A = runif(n), B = runif(n), C = runif(n)) 
item2 = data.frame(A = runif(n), B = runif(n), C = runif(n)) 
myList = list(df_elephant = item1, df_horse = item2) 


# 1- Why your code doesnt work: --------------- 
names(myList) # This will return the actual names that you want to use : [1] "df_elephant" "df_horse" 
lapply(myList, names) # This will return the dataframes' column names. And thats why you are getting the "NA" 


# 2- How to make it work: --------------- 
lapply(seq_along(myList), # This will return an array of indicies 

     function(i){ 
     dfName = names(myList)[i] # Get the list name 
     dfName.animal = unlist(strsplit(dfName, "_"))[2] # Split on underscore and take the second element 

     df = myList[[i]] # Copy the actual Data frame 
     colnames(df)[colnames(df) == "C"] = paste("C", dfName.animal, sep = ".") # Change column names 

     return(df) # Return the new df 
     }) 


# [[1]] 
# A   B C.elephant 
# 1 0.8289368 0.06589051 0.2929881 
# 2 0.2362753 0.55689663 0.4854670 
# 3 0.7264990 0.68069346 0.2940342 
# 
# [[2]] 
# A   B C.horse 
# 1 0.08032856 0.4137106 0.6378605 
# 2 0.35671556 0.8112511 0.4321704 
# 3 0.07306260 0.6850093 0.2510791 

Answer 2

Wir können mit Map versuchen. Holen Sie sich die Datensätze in einem list (hier haben wir mget die Werte der Zeichenfolgen in einer list zurückzukehren), mit Map, ändern wir die names der dritten Spalte mit der des entsprechenden vector von names.

Map(function(x, y) {names(x)[3] <- paste(names(x)[3], sub(".*_", "", y), sep="."); x}, 
    mget(c("df_elephant", "df_horse")), c("df_elephant", "df_horse")) 
#$df_elephant 
#   A   B C.elephant 
#1 -0.02299388 0.7140416 0.8492423 
#2 -1.43027866 -1.9642077 -1.2886368 
#3 -1.01827712 -0.9414119 -2.0234436 

#$df_horse 
#   A   B C.horse 
#1 0.4538705 0.02279488 1.6746280 
#2 -1.4727138 0.68660595 -0.2505752 
#3 1.2647592 -1.51739927 -1.3050531 

Answer 3

Sie können es auch versuchen. Irgendwie ähnliche Antwort auf Akrun der Verwendung auch Map am Ende:

# Your data 
d <- read.table("clipboard") 
# create a list with names A and B 
d_list <- list(A=d, B=d) 

# function 
foo <- function(x, y){ 
    gr <- which(colnames(x) == "C") # get index of colnames C 
    tmp <- colnames(x) #new colnames vector 
    tmp[gr] <- paste(tmp[gr], y, sep=".") # replace the old with the new colnames. 
    setNames(x, tmp) # set the new names 
} 
# Result 
Map(foo, d_list, names(d_list)) 
$A 
      A   B  C.A 
1 -0.02299388 0.7140416 0.8492423 
2 -1.43027866 -1.9642077 -1.2886368 
3 -1.01827712 -0.9414119 -2.0234436 

$B 
      A   B  C.B 
1 -0.02299388 0.7140416 0.8492423 
2 -1.43027866 -1.9642077 -1.2886368 
3 -1.01827712 -0.9414119 -2.0234436