在dplyr中，如何删除和重命名不带'；不存在，操纵所有名称，并使用字符串命名新变量？

如何使用

dplyr

简化或执行以下操作：

对所有

数据运行一个函数。frame

名称，如

mutate_each（funs（））

值，例如

names(iris) <- make.names(names(iris))

按名称（字符串）添加新列，例如

iris%>%变异（newcol=0）#正常
x%mutate_ux（x=0）#添加名为“x”而不是“newcol”的列

重命名不存在的data.frame colname

names(iris)[names(iris)=="X"] <- "Y"

iris %>% rename(sl=Sepal.Length) # ok
iris %>% rename(Y=X)             # error, instead of no change

names（iris）[names（iris）=“X”]%重命名（sl=Sepal.Length）#ok
iris%>%重命名（Y=X）#错误，而不是没有更改

我将为此使用设置名：

iris%>%setNames（make.names（names（）））

包含一切（）作为select的参数：

iris%>%select（-matches（“Width”），everything（））
虹膜%>%选择（-matches（“X”），everything（））

据我所知，除了像您已经做的那样显式命名字符串外，没有其他快捷方式：

---

iris%>%mutate_uquo（“newcol”=0）

1到3在上面得到了回答。我来这里是因为我和4号有同样的问题。以下是我的解决方案：

df <- iris

获取数据帧中列名的向量

cols <- names(name_key[!is.na(name_key)])

---

cols我为#4提出了以下解决方案：

最后一行当然只是为了方便输出。
回答问题n.2：

如果要明确给出列的全名，可以使用函数
any_of

iris %>% 
    select(-any_of(c("X", "Sepal.Width","Petal.Width")))

这不会删除不存在的列X，而是删除列出的其他两个列

否则，您可以使用
匹配
或
匹配
和
匹配
的任意组合的解决方案

  iris %>% 
    select(-any_of("X")) %>% 
    select(-matches("Width"))

这将显式删除X和匹配项。也可以进行多个匹配

iris %>% 
    select(-any_of("X")) %>%
    select(-matches(c("Width", "Spec"))) # use c for multiple matches

非常感谢你！也许有人看到了3的方法，但我把它标记为解决了！DPLYR0.5.0的工作方式似乎略有不同；everything（）参数将在后面添加列“宽度”。0.5.0的语法应该是：
iris%>%select（-matches（“Width”）
对于数字3为什么不呢
iris%>%mutate_u（'x'=0）
@BondedDust，当他们希望将列命名为“newcol”或任何名称存储在nx时，添加一个名为“x”的列。
x%rename_uDots=setNames（x，sl”）
可以工作，但不能用于（4），因为缺少的colnames会引发错误它看起来像iris%>%select（-matches（“x”））现在返回完整的iris data.frame。下面答案中的everything参数不再是必需的。
name\u key
df <- iris

name_key <- c(
  sl = "Sepal.Length",
  sw = "Sepal.Width",
  Y = "X"
)

for (var in names(name_key)) {
  if (!(name_key[[var]] %in% names(df))) {
    name_key[var] <- NA
  }
}

cols <- names(name_key[!is.na(name_key)])

for (nm in names(name_key)) {
  names(df)[names(df) == name_key[[nm]]] <- nm
}

df2 <- df %>%
  select(cols)

iris %>% 
  rename_at(vars(everything()), 
            function(nm)
              recode(nm, 
                     Sepal.Length="sl",
                     Sepal.Width = "sw",
                     X = "Y")) %>%
  head()

iris %>% 
    select(-any_of(c("X", "Sepal.Width","Petal.Width")))

  iris %>% 
    select(-any_of("X")) %>% 
    select(-matches("Width"))

iris %>% 
    select(-any_of("X")) %>%
    select(-matches(c("Width", "Spec"))) # use c for multiple matches