Mapa Purrr com rename_with

Question

Estou tentando limpar os nomes de um conjunto de dados. Eu costumava janitor::clean_names()começar. No entanto, ainda tenho abreviações que gostaria de separar com um sublinhado _. Tenho um código que funciona usando rename_with(~str_replace(.x, "gh", "gh_"), .cols = starts_with("gh")), porém existem muitas abreviações e seria bom encontrar uma forma de mapou funcionalizar de outra forma esse processo.

dat <- tibble(ghrisk_value = c(1,2), 
              ghrisk_corrected = c(2,3), 
              devpolicy_value = c(4,5),
              devpolicy_corrected = c(5,6))

# code works but not functionalized
dat %>%
   rename_with(~str_replace(.x, "gh", "gh_"), .cols = starts_with("gh")) %>%
   rename_with(~str_replace(.x, "dev", "dev_"), .cols = starts_with("dev")) %>%
   names()

# attempt at map...
abbr_words <- c("gh", "dev")
map(dat, ~rename_with(str_replace(.x, abbr_words, str_c(abbr_words, "_"))) 

Answer 1

Você não precisa map(). Basta usar a sintaxe da expressão regular "(?<=a|b|c)", que corresponde à posição atrás de aou bou, ce inserir um sublinhado. Além disso, starts_with()pode usar um vetor de caracteres como entrada para corresponder à união de todos os elementos.

abbr_words <- c("gh", "dev")

pattern <- sprintf("(?<=%s)", str_c(abbr_words, collapse = "|"))
# [1] "(?<=gh|dev)"

dat %>%
  rename_with(~ str_replace(.x, pattern, "_"), starts_with(abbr_words))

# # A tibble: 2 x 4
#   gh_risk_value gh_risk_corrected dev_policy_value dev_policy_corrected
#           <dbl>             <dbl>            <dbl>                <dbl>
# 1             1                 2                4                    5
# 2             2                 3                5                    6

Answer 2

Você pode reducesubstituir as palavras porstr_replace

abbr_words <- c("gh", "dev")

dat %>% 
  rename_all( ~
    reduce(abbr_words, ~str_replace(.x, paste0('^', .y), paste0(.y, '_')), .init = names(dat))
  )

# # A tibble: 2 x 4
#   gh_risk_value gh_risk_corrected dev_policy_value dev_policy_corrected
#           <dbl>             <dbl>            <dbl>                <dbl>
# 1             1                 2                4                    5
# 2             2                 3                5                    6

Answer 3

Usando o mapa, você precisará de uma função de assistência, que é real_func. map funcionará em colnames (dat), e funcionará com um colname por vez. Map requer uma função que é real_func, o primeiro parâmetro, que é o parâmetro de dados que irá antes da função, e o parâmetro restante irá depois. Repl_func pegará o nome da coluna um de cada vez e pegará a lista de palavras abreviadas, fará um loop e realizará substituições. No final da exclusão, é necessário retornar um vetor achatado.

abbr_words <- c("gh", "dev")

repl_func <- function(x,y){
  for (i in y){
    x <- str_replace(x,i,paste0(i,"_"))
  }
  return (x)
}


colnames(dat) <- unlist(map(colnames(dat), repl_func, abbr_words))