use%>% con funciones de reemplazo como colnames()<-

dplyr magrittr

Question

¿Cómo puedo usar el operador de tubería para colnames()<- función de reemplazo como colnames()<- ?

Esto es lo que trato de hacer:

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

Pero idealmente sería algo así como:

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

¿Hay alguna forma de hacerlo sin escribir una función especial cada vez?

Las respuestas aquí son un comienzo, pero no es exactamente mi pregunta: Encadenar operadores aritméticos en dplyr

Answer 1

En dplyr , hay un par de formas diferentes de cambiar el nombre de las columnas.

Una es usar la función rename() . En este ejemplo, debe hacer una copia de seguridad de los nombres creados por summarise() , ya que son expresiones.

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

También puedes usar select() . Esto es un poco más fácil porque podemos usar el número de columna, eliminando la necesidad de perder el tiempo con los tics de retroceso.

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

Pero para este ejemplo, la mejor manera sería hacer lo que @thelatemail mencionó en los comentarios, y eso es retroceder un paso y nombrar las columnas en summarise() .

group_by(mtcars, cyl) %>%
    summarise(disp_mean = mean(disp), hp_mean = mean(hp))

Answer 2

Podemos agregar un sufijo a las variables resumidas usando el argumento summarise_at de summarise_at con dplyr como el código siguiente.

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

Además, podemos establecer nombres de columna de varias maneras.

# 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

Answer 3

Puede usar colnames<- o setNames (gracias a @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

O elige un Alias ( set_colnames ) de magrittr :

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

dplyr::rename puede ser más conveniente si solo (re) nombra algunas de las muchas columnas (requiere escribir tanto el nombre antiguo como el nuevo; vea la respuesta de @Richard Scriven)