R语言|数据清洗基础2（列名称）

• 阅读： 2023/5/8 17:23:28

  列名称通常用的比较频繁，因此需要合理命名方便使用，注意以下几个原则：

  简短

  无空格，可以替换为下划线_

  没有不常用字符

  类似风格命名法（例如，date_onset，date_report，date_death

  自动清理

  #导入数据

  library(haven)

  library(expss)

  spss_data = haven::read_spss("D:/data.sav")

  install.packages('janitor')

  library(janitor)

  names(data)#查看列名称（变量名）

  # pipe the raw dataset through the function clean_names(), assign result as "data1"

  data1 <- data %>%

  janitor::clean_names()#自动清理

  # see the new column names

  names(data1 )#查看列名称（变量名）

  可以看到自动清理前后列名称的不同。

  手动清理

  library(dplyr)

  data2 <- data %>%

  # standardize column name syntax

  janitor::clean_names() %>%

  # manually re-name columns

  # NEW name # OLD name

  rename(par_type= xrtype ,

  gender = xrgender)

  names(data2)

  #按照位置重命名

  data2 <- data %>%

  # standardize column name syntax

  janitor::clean_names() %>%

  # manually re-name columns

  # NEW name # OLD name

  rename(newNameForFirstColumn = 1,

  newNameForSecondColumn = 2)

  names(data2)

  #通过 select() 和 summarise()重命名

  names(data)

  #重命名并且仅保留重命名的列

  data %>%

  select(# NEW name # OLD name

  community_id = `communityID`, # rename and KEEP ONLY these columns

  par_type = `xrtype`)

  参考文献

  https://epirhandbook.com/en/cleaning-data-and-core-functions.html

  转自：“科研写作成长记”微信公众号

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