Como Renomear Colunas no R (names, colnames, dplyr rename)

Veja os Nomes Primeiro: names() e colnames()

Os nomes das colunas vivem em um atributo que você pode ler como qualquer vetor. names() e colnames() retornam ambos esse atributo para um data frame:

sales <- data.frame(
    prodname = c("mug", "shirt", "cap"),
    prc      = c(12.0, 22.0, 15.0),
    q        = c(3, 2, 5)
)

print(names(sales))
print(colnames(sales))

Mesma resposta. A única diferença real: colnames() também funciona com matrizes, names() não - por isso código genérico usa colnames(). Para data frames do dia a dia, eles são intercambiáveis.

O insight-chave para tudo abaixo: renomear uma coluna é atribuir a esse vetor. Não existe uma função dedicada no R base; você modifica names(df) com a mesma indexação que usa em qualquer vetor.

Renomear por Posição (Funciona, mas É Frágil)

Indexe o vetor de nomes pela posição e atribua:

sales <- data.frame(
    prodname = c("mug", "shirt", "cap"),
    prc      = c(12.0, 22.0, 15.0),
    q        = c(3, 2, 5)
)

names(sales)[2] <- "price"
print(names(sales))
print(sales)

A coluna 2 agora é price. Bom para uma correção rápida no modo interativo - e uma armadilha em um script. Posições são uma promessa sobre a ordem das colunas, e a ordem das colunas é a coisa menos estável em dados importados: no dia em que o CSV que você lê ganhar uma coluna extra, names(df)[2] renomeia a coluna errada, silenciosamente. Se um script renomeia por posição, uma mudança de esquema o quebra sem nenhuma mensagem de erro.

Renomear pelo Nome (O Idioma Robusto do R Base)

Compare com o nome antigo em vez de confiar em uma posição:

sales <- data.frame(
    prodname = c("mug", "shirt", "cap"),
    prc      = c(12.0, 22.0, 15.0),
    q        = c(3, 2, 5)
)

names(sales)[names(sales) == "prc"] <- "price"
print(names(sales))

Leia a parte interna primeiro: names(sales) == "prc" produz FALSE TRUE FALSE - uma máscara lógica sobre o vetor de nomes. Indexar com ela seleciona a entrada correspondente, e a atribuição a substitui. Se "prc" não estiver lá, nada corresponde e nada muda (sem erro - então confira o resultado). Esse idioma sobrevive a reordenações, colunas adicionadas e copiar-e-colar em outros scripts. Memorize-o; ele é a resposta do R base para "renomear uma coluna".

Várias de Uma Vez

Substitua o vetor inteiro quando estiver nomeando todas as colunas (comum logo depois de uma importação), ou use match() para renomear um subconjunto escolhido:

raw <- data.frame(V1 = c(1, 2), V2 = c("a", "b"), V3 = c(TRUE, FALSE))

names(raw) <- c("id", "label", "active")     # all of them, in order
print(names(raw))

df <- data.frame(prodname = c("mug"), prc = c(12.0), q = c(3))
names(df)[match(c("prc", "q"), names(df))] <- c("price", "qty")
print(names(df))

match(old, names(df)) retorna as posições dos nomes antigos, então os nomes novos caem exatamente onde os antigos estavam - seguro quanto à ordem, como o idioma de nome único. Se algum nome antigo estiver faltando, match() retorna NA e a atribuição gera erro, que é o modo de falha que você quer: barulhento.

setNames() para Pipelines

Todos os idiomas acima modificam uma variável em duas etapas. setNames(object, names) retorna uma cópia renomeada em uma única expressão, que é o que um pipeline quer:

result <- setNames(
    data.frame(c("mug", "cap"), c(12.0, 15.0)),
    c("item", "price")
)
print(result)

Útil quando uma função retorna um data frame sem nomes ou com nomes ruins e você quer corrigi-lo na hora - read_something() |> setNames(c("id", "value")) - sem uma variável temporária.

O Jeito dplyr: rename() e rename_with()

O rename() do dplyr recebe pares new = old - nome novo primeiro, o que todo mundo inverte pelo menos uma vez (estático; o sandbox executa apenas R base):

library(dplyr)

sales |> rename(price = prc, qty = q)

Nomes antigos não mencionados na chamada são mantidos como estão, e um nome antigo com erro de grafia é um erro explícito em vez de um silêncio sem efeito - uma melhoria genuína sobre o idioma do R base. Para renomear por regra em vez de por par, rename_with() aplica uma função aos nomes:

sales |> rename_with(toupper)                          # every column
sales |> rename_with(toupper, starts_with("p"))        # just some

Veja a introdução ao dplyr para saber como eles se encaixam na família de verbos.

Limpando Cabeçalhos Bagunçados de Importação

Cabeçalhos de CSV do mundo real chegam como "Order ID", "unit.price ($)", "2024 Total" - nomes com espaços e símbolos que forçam aspas com crase em todo lugar. O make.names() do R base converte qualquer vetor de caracteres em nomes válidos de R:

ugly <- c("Order ID", "unit price ($)", "2024 Total")

print(make.names(ugly))

Válido, mas feio do seu próprio jeito (X2024.Total). É por isso que muitos times padronizam o clean_names() do pacote janitor, que produz um snake_case arrumado (order_id, unit_price, x2024_total) em uma única chamada: df |> janitor::clean_names(). Se você importa arquivos bagunçados toda semana, ele se paga imediatamente.

O Que Você Leva Daqui

• Nomes de colunas são apenas um vetor: leia-os com names()/colnames(), renomeie atribuindo a ele.
• names(df)[2] <- "new" é frágil; names(df)[names(df) == "old"] <- "new" é o idioma para memorizar.
• match() renomeia várias pelo nome; setNames() renomeia inline em um pipeline.
• O rename(new = old) do dplyr gera erro com nomes ausentes (bom) e rename_with() renomeia por regra.
• Para cabeçalhos bagunçados de importação: make.names() no R base, janitor::clean_names() para resultados bonitos.

A seguir: ordenação - sort() para vetores, o truque do order() para data frames e arrange().