utiliser %>% avec des fonctions de remplacement comme colnames()<-

Comment puis-je utiliser le tuyau de l'opérateur à la pipe en fonction de remplacement comme colnames()<- ?

Voici ce que j'essaie de faire:

library(dplyr)
averages_df <- 
   group_by(mtcars, cyl) %>%
   summarise(mean(disp), mean(hp))
colnames(averages_df) <- c("cyl", "disp_mean", "hp_mean")
averages_df

# Source: local data frame [3 x 3]
# 
#   cyl disp_mean   hp_mean
# 1   4  105.1364  82.63636
# 2   6  183.3143 122.28571
# 3   8  353.1000 209.21429

Mais, idéalement, il serait quelque chose comme:

averages_df <- 
  group_by(mtcars, cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  add_colnames(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

Est-il un moyen de faire cela sans écrire une spécialité de la fonction à chaque fois?

Les réponses ici sont un début, mais pas exactement à ma question: Le chaînage des opérateurs arithmétiques dans dplyr

  • Vous pouvez nommer vos entrées summarise - group_by(mtcars, cyl) %>% summarise(disp_mean=mean(disp), hp_mean=mean(hp)) Bien que je ne vois pas comment à l'aide de colnames est que beaucoup de glisser. Est-ce que chaque petite chose à faire dans dplyr?
  • Je crois qu'il y a un rename() fonction dans dplyr. Ou oui, faire ce que @thelatemail dit.
  • Ou simplement l'utiliser setNames comme dans group_by(mtcars, cyl) %>% summarise(mean(disp), mean(hp)) %>% setNames(., c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))
  • maintenant, pourquoi n'ai-je pas penser que, vu comme je viens de le souligner en plus que 2 minutes plus tôt?
  • J'ai écrit "names<-"(., ... et puis je me suis dit "attendez une minute"...
  • Merci pour ces suggestions. Il est vrai que chaque petite chose n'a pas besoin d'être fait dans dplyr. rename() et setNames résout le problème en question. Mais il y a d'autres "remplacement" des fonctions que faire quelque chose comme foo(x) <- y. Je me demandais si dplyr a une façon de les transmettre.
  • Vous pouvez utiliser cette fonction de la même manière, comme indiqué dans la Henriks réponse.

InformationsquelleAutor Alex Coppock | 2015-01-22
  1. 63

    Vous pouvez utiliser colnames<- ou setNames (merci à @David Arenburg)

    group_by(mtcars, cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  `colnames<-`(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))
  # or
  # `names<-`(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))
  # setNames(., c("cyl", "disp_mean", "hp_mean")) 

#   cyl disp_mean   hp_mean
# 1   4  105.1364  82.63636
# 2   6  183.3143 122.28571
# 3   8  353.1000 209.21429

    Ou choisir une Alias (set_colnames) à partir de magrittr:

    library(magrittr)
group_by(mtcars, cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  set_colnames(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

    dplyr::rename peut être plus pratique si vous êtes seulement de (re)nomination d'un peu de nombre de colonnes (il faut écrire à la fois l'ancien et le nouveau nom; voir @Richard Scriven réponse)

    • belle. Je suppose que le `foo<-`() de la syntaxe du travail pour tout le "remplacement" des fonctions.
    InformationsquelleAutor Henrik
  2. 18

    Dans dplyr, il ya un couple de façons différentes de renommer les colonnes.

    Est d'utiliser le rename() fonction. Dans cet exemple, vous auriez besoin de back-cochez les noms créé par summarise(), car ils sont l'expression. 

    group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
    rename(disp_mean = `mean(disp)`, hp_mean = `mean(hp)`)
#   cyl disp_mean   hp_mean
# 1   4  105.1364  82.63636
# 2   6  183.3143 122.28571
# 3   8  353.1000 209.21429

    Vous pouvez également utiliser select(). C'est un peu plus facile parce que nous pouvons utiliser le numéro de la colonne, éliminant le besoin de s'amuser avec en arrière-tiques.

    group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
    select(1, disp_mean = 2, hp_mean = 3)

    Mais pour cet exemple, le meilleur moyen serait de faire ce que @thelatemail mentionné dans les commentaires, et c'est à retourner à l'étape précédente et le nom des colonnes dans summarise().

    group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(disp_mean = mean(disp), hp_mean = mean(hp))
    InformationsquelleAutor Rich Scriven
  3. 6

    Nous pouvons ajouter un suffixe au résumé des variables en utilisant .funs argument de summarise_at avec dplyr comme le code ci-dessous.

    library(dplyr)

# summarise_at with dplyr
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>%
  summarise_at(
    .cols = c("disp", "hp"),
    .funs = c(mean="mean")
  )
# A tibble: 3 × 3
# cyl disp_mean   hp_mean
# <dbl>     <dbl>     <dbl>
# 1     4  105.1364  82.63636
# 2     6  183.3143 122.28571
# 3     8  353.1000 209.21429

    Aussi, nous pouvons définir les noms de colonne de plusieurs façons.

    # set_names with magrittr
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  magrittr::set_names(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

# set_names with purrr
mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  purrr::set_names(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

# setNames with stats
mtcars %>%
  group_by(cyl) %>%
  summarise(mean(disp), mean(hp)) %>%
  stats::setNames(c("cyl", "disp_mean", "hp_mean"))

# A tibble: 3 × 3
# cyl disp_mean   hp_mean
# <dbl>     <dbl>     <dbl>
# 1     4  105.1364  82.63636
# 2     6  183.3143 122.28571
# 3     8  353.1000 209.21429
    InformationsquelleAutor Keiku