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在 base r 中，很容易从数据框中提取列（变量）的名称

> testdf <- data.frame(a1 = rnorm(1e5), a2 = rnorm(1e5), a3 = rnorm(1e5), a4 = rnorm(1e5), a5 = rnorm(1e5), a6 = rnorm(1e5))  
> names(testdf)  
[1] "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6"

但是在使用 sparklyr 时，事情变得更加复杂。将数据框复制到spark后，

> testdf_tbl <- copy_to(sc, testdf, overwrite = TRUE)  
> names(testdf_tbl)  
[1] "src" "ops"

变量名实际上位于“ops”的深处

> testdf_tbl$ops$vars  
[1] "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6"

如果这就是全部，就不会有问题（也不需要问这个问题）。但是，每次在 testdf_tbl 上发生操作时，列/变量的名称都会改变它们的位置，如下所示。

> testdf_tbl <- testdf_tbl %>% select(-a1)  
> testdf_tbl$ops$vars  
NULL  
> testdf_tbl$ops$x$vars  
[1] "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6"

另一个操作将另一个 $x 添加到路径中......等等。

> testdf_tbl <- testdf_tbl %>% select(-a2)  
> testdf_tbl$ops$x$vars  
NULL  
> testdf_tbl$ops$x$x$vars  
[1] "a1" "a2" "a3" "a4" "a5" "a6"

更糟糕的是，变量列表并没有反映我们所做的选择操作，它们仍然列出 a1、a2 作为列名。然而，

> head(testdf_tbl)  
Source:   query [?? x 4]  
Database: spark connection master=local[24] app=sparklyr local=TRUE  
        a3           a4          a5         a6  
        dbl          dbl         dbl        dbl  
1 -1.146368875  1.691698406  0.43231629  1.3349111  
2  0.664928710 -1.332242020  0.05380729  1.0139253  
3  1.158095695 -0.097098980 -0.61885204  0.1504693  
4  0.001595841 -0.003765908  0.27935192 -0.3039085  
5 -0.133446040  0.269329076  1.57210274  1.7762602  
6  0.006468698 -1.300439537  0.74057307  0.1320428

很明显，选择操作对 spark 数据帧的使用方式产生了影响。

当然，有一种简单直接的方法可以在 sparklyr 中提取变量/列的当前名称，例如names()base r 中的 la。

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1 回答 1

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正如凯文所说，tbl_vars有效，但如果您希望它更像“base-R”，colnames也可以这样做。

于 2016-11-15T20:08:05.853 回答