将rename_if谓词应用于列名

Question

我正在使用一组具有日期的列名称的Excel电子表格。

在使用readxl::read_xlsx()读取数据后，这些列名称将成为excel索引日期（即表示从1899-12-30开始经过的天数的整数）

是否可以使用dplyr::rename_if()或类似名称重命名当前为整数的所有列名？ 我编写了一个函数rename_func ，希望将其应用于所有此类列。

df %>% rename_if(is.numeric, rename_func)不适合，因为is.numeric应用于列中的数据，而不是列名本身。 我也尝试过：

is.name.numeric <- function(x) is.numeric(names(x))
df %>% rename_if(is.name.numeric, rename_func)

这不起作用并且不更改任何名称（即is.name.numeric对所有is.name.numeric返回FALSE ）

编辑：这是我的数据的虚拟版本

df_badnames <- structure(list(Level = c(1, 2, 3, 3, 3), Title = c("AUSTRALIAN TOTAL", 
"MANAGERS", "Chief Executives, Managing Directors & Legislators", 
"Farmers and Farm Managers", "Hospitality, Retail and Service Managers"
), `38718` = c(213777.89, 20997.52, 501.81, 121.26, 4402.7), 
    `38749` = c(216274.12, 21316.05, 498.1, 119.3, 4468.67), 
    `38777` = c(218563.95, 21671.84, 494.08, 118.03, 4541.02), 
    `38808` = c(220065.05, 22011.76, 488.56, 116.24, 4609.28)), row.names = c(NA, 
-5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我想：

df_goodnames <- structure(list(Level = c(1, 2, 3, 3, 3), Title = c("AUSTRALIAN TOTAL", 
"MANAGERS", "Chief Executives, Managing Directors & Legislators", 
"Farmers and Farm Managers", "Hospitality, Retail and Service Managers"
), Jan2006 = c(213777.89, 20997.52, 501.81, 121.26, 4402.7), 
    Feb2006 = c(216274.12, 21316.05, 498.1, 119.3, 4468.67), 
    Mar2006 = c(218563.95, 21671.84, 494.08, 118.03, 4541.02), 
    Apr2006 = c(220065.05, 22011.76, 488.56, 116.24, 4609.28)), row.names = c(NA, 
-5L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我知道创建date列并更改此df的形状是最佳实践，但是我需要先加入一些电子表格，并且使用整数列名会带来很多问题。 我目前有一个解决方法，但是问题的症结（将rename_if谓词应用于名称，而不是列）仍然很有趣。

Answer 1

虽然名称看起来是数字，但不是

class(names(df_badnames))
#[1] "character"

因此它们不会被is.numeric或类似的其他函数捕获。

一种方法是找出可以强制转换为数字的names ，然后将其转换为我们选择的日期格式

cols <- as.numeric(names(df_badnames))
names(df_badnames)[!is.na(cols)] <- format(as.Date(cols[!is.na(cols)], 
                                          origin = "1899-12-30"), "%b%Y")

df_badnames

#  Level Title                                           Jan2006 Feb2006 Mar2006 Apr2006
#   <dbl> <chr>                                             <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
#1     1 AUSTRALIAN TOTAL                                213778. 216274. 218564. 220065.
#2     2 MANAGERS                                         20998.  21316.  21672.  22012.
#3     3 Chief Executives, Managing Directors & Legisla…    502.    498.    494.    489.
#4     3 Farmers and Farm Managers                          121.    119.    118.    116.
#5     3 Hospitality, Retail and Service Managers          4403.   4469.   4541.   4609.