如何用dplyr批量重命名数据框中的数字列名？

问题背景 #

现有一个包含纯数字列名的数据框，示例代码如下：

my_df = structure(list(Col1 = c('a', 'b', 'c'), 
                       Col2 = c('d', 'e', 'f'), 
                       `2015` = c('g','h','i'), 
                       `2016` = c('j','k','l'), 
                       `2017` = c('m','n','o'), 
                       `2018` = c('p','q','r'), 
                       `2019` = c('s','t','u'), 
                       `2020` = c('v','w','x'), 
                       `2021` = c('y','z','zz')), 
               row.names = c(NA, -3L), 
               class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

需要将所有纯数字列名（如2015）批量重命名为带前缀的字符串（如XYZ_2015），要求使用dplyr管道操作实现自动化，避免手动逐个指定。

现有方案问题 #

手动逐个重命名的方式繁琐易出错：

new_df = my_df %>%
  rename(XYZ_2015 = `2015`,
         XYZ_2016 = `2016`,
         XYZ_2017 = `2017`,
         XYZ_2018 = `2018`,
         XYZ_2019 = `2019`,
         XYZ_2020 = `2020`,
         XYZ_2021 = `2021`)

尝试for循环自动化时出现报错：

for(year in 2015:2021){
  print(year)
  new_colname = paste0('XYZ_',year)
  my_df = my_df %>% rename(`new_colname` = `year`)
}

报错信息：

Error in `stop_subscript()`:
! Can't rename columns that don't exist.
x Location 2015 doesn't exist.
i There are only 9 columns.
---
Backtrace:
  1. my_df %>% rename(new_colname = year)
  3. dplyr:::rename.data.frame(., new_colname = year)
  4. tidyselect::eval_rename(expr(c(...)), .data)
  5. tidyselect:::rename_impl(...)
  6. tidyselect:::eval_select_impl(...)
 15. tidyselect:::vars_select_eval(...)
 16. tidyselect:::loc_validate(pos, vars, call = error_call)
 17. vctrs::vec_as_location(pos, n = length(vars))
 18. vctrs `<fn>`()
 19. vctrs:::stop_subscript_oob(...)
 20. vctrs:::stop_subscript(...)

错误原因：循环中rename(new_colname=year)的反引号直接引用了字符串字面量，而非变量year和new_colname的实际值，导致dplyr寻找名为year的列而非对应年份的列，同时新列名被固定为new_colname，而非预期的前缀加年份。

解决方案 #

方法1：使用rename_with()匹配所有纯数字列 #

dplyr::rename_with()是批量重命名的专用函数，结合正则表达式可自动匹配所有纯数字列：

library(dplyr)

new_df <- my_df %>%
  rename_with(
    # 匹配所有纯数字列名
    .cols = matches("^\\d+$"),
    # 对匹配到的列名添加前缀
    .fn = ~ paste0("XYZ_", .x)
  )

• matches("^\\d+$")：正则表达式表示匹配从开头到结尾全为数字的列名，自动筛选目标列。
• .fn = ~ paste0("XYZ_", .x)：对每个匹配到的列名.x添加前缀XYZ_。

方法2：精准指定目标年份列 #

若已知需要重命名的年份范围，可直接指定列名向量，避免误匹配其他纯数字列：

year_cols <- as.character(2015:2021)

new_df <- my_df %>%
  rename_with(
    .cols = all_of(year_cols),
    .fn = ~ paste0("XYZ_", .x)
  )

• all_of(year_cols)：精准匹配向量中指定的列名，确保只处理目标年份列。

方法3：结合命名向量与!!!展开参数 #

通过创建“新列名=旧列名”的命名向量，再用!!!将其展开为rename()的参数：

year_cols <- as.character(2015:2021)
# 创建命名向量：名字为新列名，值为旧列名
new_names <- setNames(year_cols, paste0("XYZ_", year_cols))

new_df <- my_df %>%
  rename(!!!new_names)

• !!!：tidyeval语法，将命名向量展开为多个新列名 = 旧列名的参数，传递给rename()。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Felipe D.