89

パイプ演算子を使用して、次のような置換関数にパイプするにはどうすればよいcolnames()<-ですか?

これが私がやろうとしていることです:

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

しかし、理想的には次のようになります。

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

毎回特殊な関数を書かずにこれを行う方法はありますか?

ここでの答えは始まりですが、正確には私の質問ではありません: dplyr での算術演算子の連鎖

4

3 に答える 3

25

ではdplyr、列の名前を変更する方法がいくつかあります。

1つはrename()関数を使用することです。この例では、 によって作成された名前summarise()は式であるため、バックティックする必要があります。 

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

を使用することもできますselect()。列番号を使用できるため、バックティックをいじる必要がなくなるため、これは少し簡単です。

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

しかし、この例では、@thelatemail がコメントで言及したことを実行するのが最善の方法です。つまり、1 ステップ前に戻り、列の名前をsummarise().

group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(disp_mean = mean(disp), hp_mean = mean(hp))
于 2015-01-23T00:11:14.627 に答える
13

以下のコードのように dplyr.funsの引数を使用して、要約された変数にサフィックスを追加できます。summarise_at

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

また、いくつかの方法で列名を設定できます。

# 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
于 2017-01-26T03:58:56.173 に答える