获取 R 中所有数据框的列名答案

【问题标题】：Get column names for all dataframes in R获取 R 中所有数据框的列名
【发布时间】：2020-07-08 14:36:23
【问题描述】：

我在 R 中有大量数据帧。现在我希望针对每个数据帧的所有列名都有一个可读的输出

假设有三个数据框 A、B、C，具有不同的列数和不同的列名，如 c("Col1", "Col2","Col3"), c("Col4", "Col5" ) 和 c("Col6", "Col7", "Col8", "Col9", "COl10") 分别

现在我想要这样的输出

注意：我的意图是稍后将其写入 .csv 文件并根据要求打破列名（用制表符分隔或“，”分隔）

【问题讨论】：

标签： r dataframe

【解决方案1】：

这是一个刺。

df1 <- data.frame(a=1,b=2,c=3)
df2 <- data.frame(A=1,E=2)
df3 <- data.frame(quux=7,cronk=9)
dfnms <- rownames(subset(ls.objects(), Type %in% c("data.frame", "tbl_df", "data.table")))
dfnms
# [1] "df1" "df2" "df3"
data.frame(name = dfnms, columns = sapply(mget(dfnms), function(x) paste(colnames(x), collapse = ",")))
#     name    columns
# df1  df1      a,b,c
# df2  df2        A,E
# df3  df3 quux,cronk

如果确实需要双引号，则添加dQuote，如

data.frame(name = dfnms, columns = sapply(mget(dfnms), function(x) paste(dQuote(colnames(x)), collapse = ",")))
#     name        columns
# df1  df1    "a","b","c"
# df2  df2        "A","E"
# df3  df3 "quux","cronk"

【讨论】：

【解决方案2】：

我把我的工作放在这里，虽然它类似于 r2evans 的解决方案。

数据

A <- data.frame(col1=1:2, col2=1:2, col3=1:2)
B <- data.frame(col4=1:2, col5=1:2)
C <- data.frame(col6=1:2, col7=1:2, col8=1:2, col9=1:2, col10=1:2)

代码

DataFrameName = c('A', 'B', 'C')
data.frame(DataFrameName    = DataFrameName, 
           Columns          = sapply(DataFrameName, function(x) paste(names(get(x)), collapse = ",")), 
           stringsAsFactors = FALSE)

输出

#   DataFrameName                   Columns
# A             A            col1,col2,col3
# B             B                 col4,col5
# C             C col6,col7,col8,col9,col10

【讨论】：

【解决方案3】：

使用tidyverse，我们可以通过lst获取list中的数据集，然后遍历list，获取列名，将其转换为字符串，将命名字符串的list获取到带有enframe 和unnest 'Columns' 的两列小标题

library(dplyr)
library(tidyr)
librarry(purrr)
lst(A, B, C) %>%
    map(~ .x %>% names %>% toString) %>%
    enframe(name = "DataFrameName", value = "Columns") %>%
    unnest(c(Columns))
# A tibble: 3 x 2
#  DataFrameName Columns                      
#  <chr>         <chr>                        
#1 A             Col1, Col2, Col3             
#2 B             Col1, Col5                   
#3 C             Col6, Col7, Col8, Col9, Col10

数据

A <- data.frame(Col1 = 1:5, Col2 = 6:10, Col3 = 11:15)
B <- data.frame(Col1 = 1:5, Col5 = 6:10)
C <- data.frame(Col6 =1:5, Col7 = 6:10, Col8 = 6:10, Col9 = 7:11, Col10 = 11:15)

【讨论】：