通过R中的查找表重命名变量

我有一个特定顺序的数据帧：

df <- 
  data.frame(
    foo = 1:3,
    bar = LETTERS[1:3],
    baz = rnorm(3)
  )

df

  foo bar         baz
1   1   A  0.41474174
2   2   B -0.08416768
3   3   C -0.27931232

---

假设rename_at是正确的方法，但这不起作用。我想知道

purrr:：map.*

是否是正确的方法，但不知道如何。非常感谢您的建议。

这里是一个单线

基本解决方案：

names(df2) = variable_match$new[match(names(df), variable_match$old)]

它可能不适合您（它不需要使用
tidyverse
），但它很简单，不需要加载任何额外的包，而是依赖于常见的内置函数


如注释中所述，如果您更喜欢带有管道的嵌套语句（管道不是为了提高可读性和防止嵌套吗？）

library(purrr)
library(dplyr)
library(magrittr)
df = df %>%
    set_names(
        var_match %>%
        pull(new) %>%
        extract(
            names(df) %>% 
            match(var_match$old)
        )
    )

我非常喜欢使用管道和
dplyr
——当管道使事情变得更简单、更可读时，我会一直使用它们。在这种情况下，他们把一条简单的线，并把它变成一个编程难题，无论是在如何编写它和如何读取它

总体而言，更好的接口是
data.table:：setnames
函数。如果您转换为数据表，那么代码是
setnames（df，old=var\u match$old，new=var\u match$new）
。在并非所有名称都发生更改的情况下，这一功能非常强大（请参见下面的注释）。
我对Gregor的答案进行了功能化处理，以便在管道中轻松使用：

lookup_rename <- function(df, column_lookup) {
  df2 <- df
  # using Gregor's answer (https://stackoverflow.com/a/43742442/3927208)
  names(df2) = column_lookup$new[match(names(df), column_lookup$old)]
  df2
}

lookup\u rename如何使用
plyr:：mapvalues
也许可以，但我无法在（变量匹配$old，函数（x）变量匹配$new[variable\u匹配$old==x]）测试它
df%>%rename\u。我认为@Gregor的答案很好，因为您可以使用dplyr 0.6轻松移植Gregor的答案：
df%>%rename\u all（funs（variable\u match$new[match（，variable\u match$old）]）
。您还可以执行
df%>%重命名（！！！setNames（rlang:：syms（as.character（variable\u match$old）），variable\u match$new））
，尽管我很确定有一个更优雅的版本，它是
：=
，我不知道如何编写的。@alistaire谢谢，这基本上就是我想要的。看起来我需要在
rlang
下一代软件包
rename（df，.dots=setNames（as.character（variable\u match$old），variable\u match$new））
谢谢-这可以通过上面的alistaire评论直接移植到
tidyverse
，或者
df%>%set\u names（variable\u match%>%pull（new）%%>%magrittr:：extract（名称（df）%%>%match（var_match$old））
这可以工作，但是如果有一些列不匹配怎么办。例如，查找表只引用原始数据框中80%的字段。如果在我的查找表中找不到该名称，则我不想重命名它，但会将该名称保留为。此映射为不在查找中的字段提供NA名称table@runningbirds是的，OP的问题都是关于重新排序，而不是关于部分替换。您可以进行一些小的修改，以便只替换匹配的名称：（调用查找表
vm
：
names（df2）[names（df2）%in%vm$old]=vm$new[match（names（df2）[names（df2）%in%vm$old]，vm$old）]
library(purrr)
library(dplyr)
library(magrittr)
df = df %>%
    set_names(
        var_match %>%
        pull(new) %>%
        extract(
            names(df) %>% 
            match(var_match$old)
        )
    )

lookup_rename <- function(df, column_lookup) {
  df2 <- df
  # using Gregor's answer (https://stackoverflow.com/a/43742442/3927208)
  names(df2) = column_lookup$new[match(names(df), column_lookup$old)]
  df2
}