R 如何使用升序值命名列

关于如何使用

colnames（）

我知道我可以用

colnames(data) <- c("Site 1", "Site 2", "Site 3", "Site 4", "Site 5")

---

colnames（data）您可以使用
paste
函数对列进行如下命名：

col您可以使用
paste
函数并按如下方式命名列：

col如果它们的顺序是从1到8000，您可以使用此

colnames(df) <- paste('Scale', 1:8000)

>df
#一个tibble:4x3
`1`   `2`   `3`
1     1     5     9
2     2     6    10
3     3     7    11
4     4     8    12

df%>%
重命名_all（.funs=~粘贴（'缩放'，））
#一个tibble:4x3
`比例尺1``比例尺2``比例尺3`
1         1         5         9
2         2         6        10
3         3         7        11
4         4         8        12
如果它们的顺序是从1到8000，您可以使用此选项

colnames(df) <- paste('Scale', 1:8000)

>df
#一个tibble:4x3
`1`   `2`   `3`
1     1     5     9
2     2     6    10
3     3     7    11
4     4     8    12

df%>%
重命名_all（.funs=~粘贴（'缩放'，））
#一个tibble:4x3
`比例尺1``比例尺2``比例尺3`
1         1         5         9
2         2         6        10
3         3         7        11
4         4         8        12
paste0
是一个不使用空格的方便函数，因为
paste
默认使用空格分隔符<代码>粘贴0（“站点”、“列”）
可以重写为
粘贴（“站点”、“列”）
。（除此之外，回答得很好！）@Gregor，你说得对，但我习惯于使用
paste0
而不是
paste
来不写出
sep
，如果需要不同的sep
。
paste0
是一个不使用空格的便利函数，因为
paste
默认使用空格分隔符<代码>粘贴0（“站点”、“列”）

可以重写为

粘贴（“站点”、“列”）

。（除此之外，回答得很好！）@Gregor，你说得对，但我习惯于使用

paste0

而不是

paste

，因为如果需要另一个

sep

的话，我不会写出来。谢谢你的反馈！我会把它合并在一起，并牢记在心，让未来看起来更好<代码>重命名是一个很好的补充。我建议删除

purrr

位，或者至少将其移到底部。没有必要用最薄弱的建议来领导。一般来说，在堆栈溢出时，除非已经过了很长时间，并且您真的想引起注意，否则不需要调用编辑。任何人都可以通过点击底部的“编辑的X分钟前”链接查看答案的编辑历史记录。感谢您的反馈！我会把它合并在一起，并牢记在心，让未来看起来更好<代码>重命名是一个很好的补充。我建议删除

purrr

位，或者至少将其移到底部。没有必要用最薄弱的建议来领导。一般来说，在堆栈溢出时，除非已经过了很长时间，并且您真的想引起注意，否则不需要调用编辑。任何人都可以通过单击底部的“编辑X分钟前”链接查看答案的编辑历史记录。

library(tidyverse)

df <- tibble(`1` = 1:4, `2` = 5:8, `3` = 9:12)

> df
# A tibble: 4 x 3
    `1`   `2`   `3`
  <int> <int> <int>
1     1     5     9
2     2     6    10
3     3     7    11
4     4     8    12

df %>% 
  rename_all(.funs = ~paste('Scale', .))

# A tibble: 4 x 3
  `Scale 1` `Scale 2` `Scale 3`
      <int>     <int>     <int>
1         1         5         9
2         2         6        10
3         3         7        11
4         4         8        12