可以使用rename_with使用函数(例如stringr函数)重命名列。

考虑以下数据df_1:

df_1 <- data.frame(
  x = replicate(n = 3, expr = rnorm(n = 3, mean = 10, sd = 1)), 
  y = sample(x = 1:2, size = 10, replace = TRUE)
)

names(df_1)

#[1] "x.1" "x.2" "x.3" "y" 

使用dplyr::everything()重命名所有变量:

library(tidyverse)

df_1 %>% 
  rename_with(.data = ., .cols = everything(.), 
              .fn = str_replace, pattern = '.*', 
              replacement = str_c('var', seq_along(.), sep = '_')) %>% 
  names()

#[1] "var_1" "var_2" "var_3" "var_4"

用一些dplyr动词(starts_with, ends_with, contains, matches，…)重命名粒子名。

以。(x变量):

df_1 %>% 
  rename_with(.data = ., .cols = contains('.'), 
              .fn = str_replace, pattern = '.*', 
              replacement = str_c('var', seq_along(.), sep = '_')) %>% 
  names()

#[1] "var_1" "var_2" "var_3" "y"

用类test的许多函数重命名类，比如is.integer, is.integer。数字,is.factor……

以is.integer (y)为例:

df_1 %>% 
  rename_with(.data = ., .cols = is.integer, 
              .fn = str_replace, pattern = '.*', 
              replacement = str_c('var', seq_along(.), sep = '_')) %>% 
  names()

#[1] "x.1"   "x.2"   "x.3"   "var_1"

警告:

警告信息: 1:在stri_replace_first_regex(string, pattern, fix_replacement(replacement)中，: 较长的对象长度不是较短的对象长度的倍数 2: In names[cols] <- .fn(names[cols]，…) 要替换的项目数量不是替换长度的倍数

这是不相关的，因为这只是seq_along(.)与replace函数的不一致。

让df是你拥有的数据框架，col名称为myDays和temp。 如果你想把"myDays"重命名为"Date"

library(plyr)
rename(df,c("myDays" = "Date"))

或者用管子，你可以

dfNew      <- df %>% 
  plyr::rename(c("myDays" = "Date"))

这是一种通用的方法，你不需要记住变量的确切位置:

# df = dataframe
# old.var.name = The name you don't like anymore
# new.var.name = The name you want to get

names(df)[names(df) == 'old.var.name'] <- 'new.var.name'

这段代码基本上完成了以下工作:

Names (df)查找df中所有的名称 [names(df) == old.var.name]提取你想检查的变量名 <- 'new.var.name'指定新的变量名。

如果你知道你的数据帧只有一列，你可以使用: names(trSamp) <- "newname2"

library(dplyr)
rename(data, de=de.y)

这是一个老问题，但值得注意的是，您现在可以从数据中使用setname。表方案。

library(data.table)

setnames(DF, "oldName", "newName")

# or since the data.frame in question is just one column: 
setnames(DF, "newName")

# And for reference's sake, in general (more than once column)
nms <- c("col1.name", "col2.name", etc...)
setnames(DF, nms)