如何基于列索引批量重命名除ID外的数据框列

示例数据框 #

df <- tibble(
    ID = 1:3,
    col_x = LETTERS[1:3],
    col_q = letters[1:3],
    col_w = 3:1
)

输出结果：

> df
# A tibble: 3 × 4
     ID col_x col_q col_w
  <int> <chr> <chr> <int>
1     1 A     a         3
2     2 B     b         2
3     3 C     c         1

需求 #

重命名除ID列外的所有列，为列名追加排除ID列后的列索引，期望输出如下：

ID col_x1 col_q2 col_w3
  <int> <chr>  <chr>   <int>
1     1 A      a           3
2     2 B      b           2
3     3 C      c           1

（后续会移除列名中原有的x、q、w）

已尝试的代码 #

df %>% rename_with(~paste0(.x, 1), .cols = -ID)               # 可行，但所有列都追加1，不符合需求
df %>% rename_with(~paste0(.x, col_number()), .cols = -ID)    # 无效果
df %>% rename_with(~paste0(.x, col_number()-1), .cols = -ID)  # 报错：non-numeric argument to binary operator

注意：col_number()来自readr包，和dplyr的row_number()行为不同，无法直接用来获取列的索引。

动态解决方案 #

因为列数不固定，需要自动生成对应索引，以下两种方法都可以实现：

方法1：利用cur_column()和match匹配索引

library(dplyr)

df %>% 
  rename_with(
    ~paste0(.x, match(cur_column(), setdiff(names(.), "ID"))),
    .cols = -ID
  )

方法2：直接生成对应长度的序列（更简洁）

df %>% 
  rename_with(
    ~paste0(.x, seq_along(.)),
    .cols = -ID
  )

解释：seq_along(.)会根据-ID筛选后的列数量，生成从1开始的连续整数，正好对应排除ID后的列索引，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Earlien