R data.table键和列名。协调

我试图在data.table中设置键，并将原始列名保留在第二行。到目前为止，我所做的一切都是将列名更改为键，并删除原始变量。我有十个data.tables要合并，所有变量都有不同的名称，如示例中所示。所以我做了钥匙，但为了确定，我想在协调之前保留原版

library(tidyverse)
library(lubridate)
library(forcats)
library(stringr)
library(data.table)
library(rio)
library(dplyr)

1.钥匙

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我不确定这是否真的是您想要的数据结构，也就是像r2evans所说的混合变量类型。然而，这个解决方案是有效的。把你所有的小数据表放到一个列表里，瞧

我注意到键1和键2是相同的，所以我只使用了其中一个。如果它们应该是不同的键，也可以列出它们

keys1 <- c("SDC_GENDER","SDC_CHILD_NB","LAB_CRP","PM_HIP")
TD <- list()
TD[[1]] = data.table(q128 = c(1, 2, 1, 2), q129 = c(1, 5, 2, 4), q130 = c(0.8, 3.0, 10.0, NA), q131 = c(55, 56, 80, 79))
TD[[2]] = data.table(q128 = c(1, 1, 1, 2), q129 = c(1, 3, 2, 999), q130 = c(0.9, 3.1, NA, 9.0), q131 = c(58, 60, 45, NA))
TD <- lapply(TD, FUN = function(x){
  oldcolumns <- colnames(x)

    td <- data.table(
    'V1' = oldcolumns[1],
    'V2' = oldcolumns[2],
    'V3' = oldcolumns[3],
    'V4' = oldcolumns[4]
  )
    colnames(td) <- keys1
  colnames(x) <- keys1

  x <- rbind(td, x)
  return(x)

})

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keys 1所有data.frames是否具有完全相同的结构，即列数？将列名保留在第二行对我来说毫无意义。不能像这里一样，在一行上有
字符
，在另一行上有
数字
。您所说的与大多数语言中的数据帧定义不兼容。在重命名之前，您可以将旧名称保存到其他位置（而不是每个帧中）。是的，在此阶段，列数相同。我为每个data.table中的每个列的每个变量名设置了键。原始列名就像q128、q129、q130等等。但每个R数据表都不同。我试着用SDC_性别等键来协调表格。但此时，我们希望将键和原始变量名都保留在data.tables中。现在我有了相同的表，表中有原始的变量列名和键。现在我注意到，虽然很累，但两个data.tables都使用了相同的变量名（q128…）。应该是不一样的，所以他们不会。我来举个新例子，谢谢！我要试试这个！如果您可以在同一个表中同时看到原始标签和键，那么此时就可以更清楚地协调表。
TD3 = data.table(q128 = c(1, 2, 1, 2), q129 = c(1, 5, 2, 4), q130 = c(0.8, 3.0, 10.0, NA), q131 = c(55, 56, 80, 79))
TD3
TD4 = data.table(q128 = c(1, 1, 1, 2), q129 = c(1, 3, 2, 999), q130 = c(0.9, 3.1, NA, 9.0), q131 = c(58, 60, 45, NA))
TD4

keys1 <- c("SDC_GENDER","SDC_CHILD_NB","LAB_CRP","PM_HIP")
TD <- list()
TD[[1]] = data.table(q128 = c(1, 2, 1, 2), q129 = c(1, 5, 2, 4), q130 = c(0.8, 3.0, 10.0, NA), q131 = c(55, 56, 80, 79))
TD[[2]] = data.table(q128 = c(1, 1, 1, 2), q129 = c(1, 3, 2, 999), q130 = c(0.9, 3.1, NA, 9.0), q131 = c(58, 60, 45, NA))
TD <- lapply(TD, FUN = function(x){
  oldcolumns <- colnames(x)

    td <- data.table(
    'V1' = oldcolumns[1],
    'V2' = oldcolumns[2],
    'V3' = oldcolumns[3],
    'V4' = oldcolumns[4]
  )
    colnames(td) <- keys1
  colnames(x) <- keys1

  x <- rbind(td, x)
  return(x)

})