R 重命名匹配不同命名模式的变量以一致方式表示时间的最佳方法？

我有一个广泛的数据集，其中包括参与者的心理测量 跨越不同的时间点

心理测量中的时变标签的形式如下：

问题时间项目

。 一个例子是

dass1\u 1

，其中

dass

=

问卷

，

1

=

时间

问卷调查；以及相关问卷的

1

=

项目#

这在问卷调查中基本一致，但有一个心理测量 不遵循此术语的变量：

siss1

。虽然这 命名法与表示日期和会话的其他变量一致 数据收集数量，即

date1

和

session1

。 可以看出，这些变量的标签位于变量的末尾。 但是，有许多变量的名称中包含一个不应更改的数字，特别是

cff1

，

cff2

，等等，这些变量表示此度量中的项目编号，而不是时间（但是，在

datefinal

收集期间[见下文]）只询问一次

在大多数情况下（1-14），变量名中的时间用数字表示，但单词除外 上次会话的“最终”（例如，

datefinal

，

sessionfinal

，

dassfinal\u 1

，

sissffinal

）。 此外，在最后一次会议

datefinal

数据收集期结束后的6个月和12个月有一个数据收集期。 用

6fup

或

12fup

表示，例如

date\u 6fup

和

dass6fup\u 2

我想更改表示时间变量的字符串以使其一致 并将其放在每个变量名的开头。此外，我想在问卷名称和相关项目编号之间加一个下划线。 例如：

• date1

  ->

  T1.日期

• session1

  ->

  T1.session

• siss2

  ->

  T2.siss

• dass1\u 1

  ->

  T1.dass1

• datefinal

  ->

  T15.日期

• dass_6fup_2

  ->

  T16.dass_2

• date\u 12fup

  ->

  T17.日期

如果表示时间的数值 变化和不一致

目前，我已提供以下信息：

---

name（旧版）感谢您的reprex和对您问题的详尽解释。如果我理解正确的话，下面的例行公事应该会告诉你你在追求什么，或者，如果失败了，希望能让你非常接近

我已经使用了两轮
stringr:：str\u replace\u all
。在第一轮中，我们将所有
final
、
6fup
和
12fup
后缀替换为其指定的数字等价物（即15、16、17）。在第二轮中，我们以剩下的两个主要正则表达式模式为目标，确保排除以
cff
前缀开头的任何匹配

# create new_names by applying two rounds of str_replace_all to the old names
new_names <- names(df) %>%
  stringr::str_replace_all(c(
    'final' = '15',
    '_6fup|6fup' = '16',
    '_12fup|12fup' = '17'
  )) %>%
  stringr::str_replace_all(
    c(
      '^(?!cff\\d)(^[A-z]+)(\\d{1,2})$' = 'T\\2.\\1',
      '^(?!cff\\d)(^[A-z]+)(\\d{1,2})_(\\d)' = 'T\\2.\\1_\\3'
    )
  ) 

# compare old names to new names
new_names %>% purrr::set_names(names(df))
#>           uci           dob           sex    sp_episode         staff 
#>         "uci"         "dob"         "sex"  "sp_episode"       "staff" 
#>    YP_consent         date1      session1       dass1_1       dass1_2 
#>  "YP_consent"     "T1.date"  "T1.session"   "T1.dass_1"   "T1.dass_2" 
#>       dass1_3         siss1         diag1         diag2         diag3 
#>   "T1.dass_3"     "T1.siss"     "T1.diag"     "T2.diag"     "T3.diag" 
#>      pastpsyc       pastmed         date2      session2       dass2_1 
#>    "pastpsyc"     "pastmed"     "T2.date"  "T2.session"   "T2.dass_1" 
#>       dass2_2       dass2_3         siss2     datefinal  sessionfinal 
#>   "T2.dass_2"   "T2.dass_3"     "T2.siss"    "T15.date" "T15.session" 
#>   dassfinal_1   dassfinal_2   dassfinal_3   dassfinal_4     sissfinal 
#>  "T15.dass_1"  "T15.dass_2"  "T15.dass_3"  "T15.dass_4"    "T15.siss" 
#>          cff1          cff2          cff3     date_6fup    dass6fup_2 
#>        "cff1"        "cff2"        "cff3"    "T16.date"  "T16.dass_2" 
#>    dass6fup_3    dass6fup_4      siss6fup    date_12fup 
#>  "T16.dass_3"  "T16.dass_4"    "T16.siss"    "T17.date"

#对旧名称应用两轮str\u replace\u all创建新名称
新名称%
stringr:：str_替换_全部（c）(
“最终”为“15”，
"6fup | 6fup"等于"16",，
“|12fup | 12fup”=“17”
)) %>%
stringr:：str_替换_全部(
c(
“^（？！cff\\d）（^[A-z]+）（\\d{1,2}）$”='T\\2\\1'，
“^（？！cff\\d）（^[A-z]+）（\\d{1,2}）\\\d='T\\2\\1\\3”
)
) 
#将旧名称与新名称进行比较
新建\u名称%>%purrr:：设置\u名称（名称（df））
#>uci dob性sp_事件员工
#>“uci”“dob”“sex”“sp_插曲”“员工”
#>YP_同意日期1会期1 dass1_1 dass1_2
#>“YP_同意”“T1.date”“T1.session”“T1.dass_1”“T1.dass_2”
#>dass1_3 siss1 diag1 diag2 diag3
#>“T1.dass_3”“T1.siss”“T1.diag”“T2.diag”“T3.diag”
#>pastpsyc pastmed日期2会议2数据集1
#>“pastpsyc”“pastmed”“T2.日期”“T2.会话”“T2.数据1”
#>dass2_2 dass2_3 siss2日期最终会议结束
#>“T2.dass_2”“T2.dass_3”“T2.siss”“T15.date”“T15.session”
#>dassfinal\u 1 dassfinal\u 2 dassfinal\u 3 dassfinal\u 4 sissfinal
#>“T15.dass_1”“T15.dass_2”“T15.dass_3”“T15.dass_4”“T15.siss”
#>cff1 cff2 cff3日期
#>“cff1”“cff2”“cff3”“T16.日期”“T16.数据2”
#>dass6fup_3 dass6fup_4 siss6fup日期
#>“T16.dass_3”“T16.dass_4”“T16.siss”“T17.日期”
感谢您的reprex和对问题的详细解释。如果我理解正确的话，下面的例行公事应该会告诉你你在追求什么，或者，如果失败了，希望能让你非常接近

我已经使用了两轮
stringr:：str\u replace\u all
。在第一轮中，我们将所有
final
、
6fup
和
12fup
后缀替换为其指定的数字等价物（即15、16、17）。在第二轮中，我们以剩下的两个主要正则表达式模式为目标，确保排除以
cff
前缀开头的任何匹配

# create new_names by applying two rounds of str_replace_all to the old names
new_names <- names(df) %>%
  stringr::str_replace_all(c(
    'final' = '15',
    '_6fup|6fup' = '16',
    '_12fup|12fup' = '17'
  )) %>%
  stringr::str_replace_all(
    c(
      '^(?!cff\\d)(^[A-z]+)(\\d{1,2})$' = 'T\\2.\\1',
      '^(?!cff\\d)(^[A-z]+)(\\d{1,2})_(\\d)' = 'T\\2.\\1_\\3'
    )
  ) 

# compare old names to new names
new_names %>% purrr::set_names(names(df))
#>           uci           dob           sex    sp_episode         staff 
#>         "uci"         "dob"         "sex"  "sp_episode"       "staff" 
#>    YP_consent         date1      session1       dass1_1       dass1_2 
#>  "YP_consent"     "T1.date"  "T1.session"   "T1.dass_1"   "T1.dass_2" 
#>       dass1_3         siss1         diag1         diag2         diag3 
#>   "T1.dass_3"     "T1.siss"     "T1.diag"     "T2.diag"     "T3.diag" 
#>      pastpsyc       pastmed         date2      session2       dass2_1 
#>    "pastpsyc"     "pastmed"     "T2.date"  "T2.session"   "T2.dass_1" 
#>       dass2_2       dass2_3         siss2     datefinal  sessionfinal 
#>   "T2.dass_2"   "T2.dass_3"     "T2.siss"    "T15.date" "T15.session" 
#>   dassfinal_1   dassfinal_2   dassfinal_3   dassfinal_4     sissfinal 
#>  "T15.dass_1"  "T15.dass_2"  "T15.dass_3"  "T15.dass_4"    "T15.siss" 
#>          cff1          cff2          cff3     date_6fup    dass6fup_2 
#>        "cff1"        "cff2"        "cff3"    "T16.date"  "T16.dass_2" 
#>    dass6fup_3    dass6fup_4      siss6fup    date_12fup 
#>  "T16.dass_3"  "T16.dass_4"    "T16.siss"    "T17.date"

#对旧名称应用两轮str\u replace\u all创建新名称
新名称%
stringr:：str_替换_全部（c）(
“最终”为“15”，
"6fup | 6fup"等于"16",，
“|12fup | 12fup”=“17”
)) %>%
stringr:：str_替换_全部(
c(
“^（？！cff\\d）（^[A-z]+）（\\d{1,2}）$”='T\\2\\1'，
“^（？！cff\\d）（^[A-z]+）（\\d{1,2}）\\\d='T\\2\\1\\3”
)
) 
#将旧名称与新名称进行比较
新建\u名称%>%purrr:：设置\u名称（名称（df））
#>uci dob性sp_集