如何更改数据框的名称
How can I change the name of a data frame
我经常遇到一种情况，我在一长串 R 代码的顶部设置了一个值，该代码用于对一个或多个数据帧进行子集化。像这样：
city_code <- "202"
在整个过程结束时，我想将结果保存在一个适当命名的数据框中，例如，基于将 "city_code" 附加到一个公共存根。
city_results <- paste("city_stats", city_code, sep = "")
我的问题是我不知道如何将生成的数据框重命名为 'city_results' 的值。那里有很多关于如何重命名数据框列的信息，但没有关于如何重命名数据框本身的信息。根据建议的答案，这里有一个澄清：
谢谢，@mike-wise。有助于学习 Hadley 的 Advanced R 和手头的具体问题。
library(dplyr)
gear_code <- 4
gear_subset <- paste("mtcars_", gear_code, sep = "")
mtcars_subset <- mtcars %>% filter(gear == gear_code)
head(mtcars_subset)
write.csv(mtcars_subset, file = paste(gear_subset, ".csv", sep = ""))
这让我可以将子集写入适当命名的 csv 文件。但是，您的建议是可行的，但我不能，例如，用新名称引用 data.frame：
assign(gear_subset, mtcars_subset)
head(gear_subset)
事实上，R 中的对象本身没有名称。存在不同类型的环境，包括针对每个进程的全局环境。这些环境有名称列表，指向各种对象。两个不同的名字可以指向同一个对象。据我所知，这在 Hadley Wickhams Advanced R 书的环境章节中得到了最好的解释
http://adv-r.had.co.nz/Environments.html
因此无法更改数据框的名称，因为没有什么可更改的。
但是您可以使一个新名称（如 newname）指向与给定名称（如 oldname）相同的对象（在你的例子中是数据框对象），只需执行以下操作：
newname <- oldname
请注意，如果您更改其中一个变量，将创建一个新副本，并且内部引用将不再相同。这是由于 R 的 "Copy on modify" 语义。请参阅此 post 以获取解释：What exactly is copy-on-modify semantics in R, and where is the canonical source?
希望对您有所帮助。我知道痛苦。动态和函数式语言不同于静态和过程式语言...
当然可以计算数据框的新名称并使用 assign 命令在环境中注册它 - 也许您正在寻找这个。不过后面再提起来就比较费劲了
示例（假设 df 是有问题的数据框）：
assign( paste("city_stats", city_code, sep = ""), df )
一如既往地查看 assign 的帮助以获取更多信息 http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/assign.html
编辑：
在回复您的编辑以及有关使用 eval(parse(...) 问题的各种评论时，您可以这样解析名称：
head(get(gear_subset))
通常，您不应该 以编程方式为全局环境中的数据框生成名称。这很好地表明您应该使用 list 让您的生活更简单。有关许多示例和更多讨论，请参阅常见问题 How to make a list of data frames?。
使用你的具体例子，我会用几种不同的方式之一重写它。
library(dplyr)
gear_code <- 4
gear_subset <- paste("mtcars_", gear_code, sep = "")
mtcars_subset <- mtcars %>% filter(gear == gear_code)
head(mtcars_subset)
write.csv(mtcars_subset, file = paste(gear_subset, ".csv", sep = ""))
目标似乎是编写一个名为 gear_X.csv 的 CSV，其中包含 mtcars 子集和 gear == X。你不要保留中间数据框，这应该没问题：
gear_code <- 4
mtcars %>% filter(gear == gear_code) %>%
write.csv(file = paste0('mtcars_', gear_code, '.csv'))
但您之所以以这种方式编码，可能是因为您想对 gear 的每个值都这样做，而这正是 dplyr 的 group_by 提供帮助的地方：
所有齿轮的 CSV
mtcars %>% group_by(gear) %>%
do(csv = write.csv(file = sprintf("mt_gear_%s.csv", .[1, "gear"]), x = .)
每个档位的数据帧：
如果您真的想要每个齿轮级别的单独数据框对象，将它们保存在列表中是可行的方法。
gear_df = split(mtcars, mtcars$gear)
这为您提供了一个包含三个数据框的 list，一个对应 gear 的每个级别。它们已经用级别命名，所以要查看包含所有 gear == 4 行的数据框，请执行
gear_df[["4"]]
一般来说，这比三个浮动的数据框更容易处理。任何您想对所有数据帧执行的操作都可以使用单个 lapply 同时执行，即使您想使用 for 循环也比 eval(parse()) 或更简单get().
我经常遇到一种情况，我在一长串 R 代码的顶部设置了一个值，该代码用于对一个或多个数据帧进行子集化。像这样：
city_code <- "202"
在整个过程结束时，我想将结果保存在一个适当命名的数据框中，例如，基于将 "city_code" 附加到一个公共存根。
city_results <- paste("city_stats", city_code, sep = "")
我的问题是我不知道如何将生成的数据框重命名为 'city_results' 的值。那里有很多关于如何重命名数据框列的信息，但没有关于如何重命名数据框本身的信息。根据建议的答案，这里有一个澄清：
谢谢，@mike-wise。有助于学习 Hadley 的 Advanced R 和手头的具体问题。
library(dplyr)
gear_code <- 4
gear_subset <- paste("mtcars_", gear_code, sep = "")
mtcars_subset <- mtcars %>% filter(gear == gear_code)
head(mtcars_subset)
write.csv(mtcars_subset, file = paste(gear_subset, ".csv", sep = ""))
这让我可以将子集写入适当命名的 csv 文件。但是，您的建议是可行的，但我不能，例如，用新名称引用 data.frame：
assign(gear_subset, mtcars_subset)
head(gear_subset)
事实上，R 中的对象本身没有名称。存在不同类型的环境，包括针对每个进程的全局环境。这些环境有名称列表，指向各种对象。两个不同的名字可以指向同一个对象。据我所知，这在 Hadley Wickhams Advanced R 书的环境章节中得到了最好的解释 http://adv-r.had.co.nz/Environments.html
因此无法更改数据框的名称，因为没有什么可更改的。
但是您可以使一个新名称（如 newname）指向与给定名称（如 oldname）相同的对象（在你的例子中是数据框对象），只需执行以下操作：
newname <- oldname
请注意，如果您更改其中一个变量，将创建一个新副本，并且内部引用将不再相同。这是由于 R 的 "Copy on modify" 语义。请参阅此 post 以获取解释：What exactly is copy-on-modify semantics in R, and where is the canonical source?
希望对您有所帮助。我知道痛苦。动态和函数式语言不同于静态和过程式语言...
当然可以计算数据框的新名称并使用 assign 命令在环境中注册它 - 也许您正在寻找这个。不过后面再提起来就比较费劲了
示例（假设 df 是有问题的数据框）：
assign( paste("city_stats", city_code, sep = ""), df )
一如既往地查看 assign 的帮助以获取更多信息 http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/assign.html
编辑：
在回复您的编辑以及有关使用 eval(parse(...) 问题的各种评论时，您可以这样解析名称：
head(get(gear_subset))
通常，您不应该 以编程方式为全局环境中的数据框生成名称。这很好地表明您应该使用 list 让您的生活更简单。有关许多示例和更多讨论，请参阅常见问题 How to make a list of data frames?。
使用你的具体例子，我会用几种不同的方式之一重写它。
library(dplyr)
gear_code <- 4
gear_subset <- paste("mtcars_", gear_code, sep = "")
mtcars_subset <- mtcars %>% filter(gear == gear_code)
head(mtcars_subset)
write.csv(mtcars_subset, file = paste(gear_subset, ".csv", sep = ""))
目标似乎是编写一个名为 gear_X.csv 的 CSV，其中包含 mtcars 子集和 gear == X。你不要保留中间数据框，这应该没问题：
gear_code <- 4
mtcars %>% filter(gear == gear_code) %>%
write.csv(file = paste0('mtcars_', gear_code, '.csv'))
但您之所以以这种方式编码，可能是因为您想对 gear 的每个值都这样做，而这正是 dplyr 的 group_by 提供帮助的地方：
所有齿轮的 CSV
mtcars %>% group_by(gear) %>%
do(csv = write.csv(file = sprintf("mt_gear_%s.csv", .[1, "gear"]), x = .)
每个档位的数据帧：
如果您真的想要每个齿轮级别的单独数据框对象，将它们保存在列表中是可行的方法。
gear_df = split(mtcars, mtcars$gear)
这为您提供了一个包含三个数据框的 list，一个对应 gear 的每个级别。它们已经用级别命名，所以要查看包含所有 gear == 4 行的数据框，请执行
gear_df[["4"]]
一般来说，这比三个浮动的数据框更容易处理。任何您想对所有数据帧执行的操作都可以使用单个 lapply 同时执行，即使您想使用 for 循环也比 eval(parse()) 或更简单get().