step_rename_at()
创建配方步骤的规范,该步骤将通过 dplyr::rename_at()
使用通用函数重命名所选变量。
用法
step_rename_at(
recipe,
...,
fn,
role = "predictor",
trained = FALSE,
inputs = NULL,
skip = FALSE,
id = rand_id("rename_at")
)
参数
- recipe
-
一个菜谱对象。该步骤将添加到此配方的操作序列中。
- ...
-
一个或多个选择器函数用于为此步骤选择变量。有关更多详细信息,请参阅
selections()
。 - fn
-
函数
fun
、 quosure 风格 lambda `~ fun(.)`` 或任一形式的列表(但仅包含单个函数,请参阅dplyr::rename_at()
)。请注意,该参数必须命名。 - role
-
对于此步骤创建的模型项,应为其分配什么分析角色?默认情况下,此步骤根据原始变量创建的新列将用作模型中的预测变量。
- trained
-
指示预处理数量是否已估计的逻辑。
- inputs
-
由
prep()
填充的列名称向量。 - skip
-
一个合乎逻辑的。当
bake()
烘焙食谱时是否应该跳过此步骤?虽然所有操作都是在prep()
运行时烘焙的,但某些操作可能无法对新数据进行(例如处理结果变量)。使用skip = TRUE
时应小心,因为它可能会影响后续操作的计算。 - id
-
该步骤特有的字符串,用于标识它。
整理
当您执行 tidy()
此步骤时,将返回包含 terms
列的 tibble,其中包含正在转换的列。
也可以看看
其他 dplyr 步骤:step_arrange()
, step_filter()
, step_mutate_at()
, step_mutate()
, step_rename()
, step_sample()
, step_select()
, step_slice()
例子
library(dplyr)
recipe(~., data = iris) %>%
step_rename_at(everything(), fn = ~ gsub(".", "_", ., fixed = TRUE)) %>%
prep() %>%
bake(new_data = NULL) %>%
slice(1:10)
#> # A tibble: 10 × 5
#> Sepal_Length Sepal_Width Petal_Length Petal_Width Species
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fct>
#> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#> 2 4.9 3 1.4 0.2 setosa
#> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#> 5 5 3.6 1.4 0.2 setosa
#> 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
#> 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
#> 8 5 3.4 1.5 0.2 setosa
#> 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
#> 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
相关用法
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- R recipes step_relu 应用(平滑)修正线性变换
- R recipes step_regex 检测正则表达式
- R recipes step_relevel 将因子重新调整至所需水平
- R recipes step_ratio 比率变量创建
- R recipes step_range 将数值数据缩放到特定范围
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- R recipes step_unknown 将缺失的类别分配给“未知”
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- R recipes step_impute_mean 使用平均值估算数值数据
- R recipes step_inverse 逆变换
- R recipes step_pls 偏最小二乘特征提取
- R recipes step_geodist 两个地点之间的距离
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注:本文由纯净天空筛选整理自Max Kuhn等大神的英文原创作品 Rename multiple columns using dplyr。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。