step_rename_at()
創建配方步驟的規範,該步驟將通過 dplyr::rename_at()
使用通用函數重命名所選變量。
用法
step_rename_at(
recipe,
...,
fn,
role = "predictor",
trained = FALSE,
inputs = NULL,
skip = FALSE,
id = rand_id("rename_at")
)
參數
- recipe
-
一個菜譜對象。該步驟將添加到此配方的操作序列中。
- ...
-
一個或多個選擇器函數用於為此步驟選擇變量。有關更多詳細信息,請參閱
selections()
。 - fn
-
函數
fun
、 quosure 風格 lambda `~ fun(.)`` 或任一形式的列表(但僅包含單個函數,請參閱dplyr::rename_at()
)。請注意,該參數必須命名。 - role
-
對於此步驟創建的模型項,應為其分配什麽分析角色?默認情況下,此步驟根據原始變量創建的新列將用作模型中的預測變量。
- trained
-
指示預處理數量是否已估計的邏輯。
- inputs
-
由
prep()
填充的列名稱向量。 - skip
-
一個合乎邏輯的。當
bake()
烘焙食譜時是否應該跳過此步驟?雖然所有操作都是在prep()
運行時烘焙的,但某些操作可能無法對新數據進行(例如處理結果變量)。使用skip = TRUE
時應小心,因為它可能會影響後續操作的計算。 - id
-
該步驟特有的字符串,用於標識它。
整理
當您執行 tidy()
此步驟時,將返回包含 terms
列的 tibble,其中包含正在轉換的列。
也可以看看
其他 dplyr 步驟: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
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注:本文由純淨天空篩選整理自Max Kuhn等大神的英文原創作品 Rename multiple columns using dplyr。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。