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中的列名以下函数对是否生成完全相同的结果？对1）names()＆amp; colnames() 对2）rownames()＆amp; row.names()

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正如奥斯卡王尔德所说一致性是最后的避难所缺乏想象力。 R更像是一种进化而非设计的语言，所以这些事情发生了。 names()和colnames()适用于data.frame但names()不适用于矩阵：

R> DF <- data.frame(foo=1:3, bar=LETTERS[1:3])
R> names(DF)
[1] "foo" "bar"
R> colnames(DF)
[1] "foo" "bar"
R> M <- matrix(1:9, ncol=3, dimnames=list(1:3, c("alpha","beta","gamma")))
R> names(M)
NULL
R> colnames(M)
[1] "alpha" "beta"  "gamma"
R>

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只是为了扩展Dirk的例子：将数据帧视为具有相等长度向量的列表是有帮助的。这可能就是为什么names适用于数据框而不是矩阵。另一个有用的功能是dimnames，它返回每个维度的名称。您会注意到rownames函数实际上只返回dimnames中的第一个元素。关于rownames和row.names：我不能区分，虽然rownames使用dimnames而row.names写在R之外。它们似乎也适用于更高维数组：

>a <- array(1:5, 1:4)
> a[1,,,]
> rownames(a) <- "a"
> row.names(a)
[1] "a"
> a
, , 1, 1    
  [,1] [,2]
a    1    2

> dimnames(a)
[[1]]
[1] "a"

[[2]]
NULL

[[3]]
NULL

[[4]]
NULL

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我认为使用colnames和rownames是最有意义的;这就是原因。使用names有几个缺点。你必须记住它意味着“列名”，它只适用于数据框，因此每当你使用矩阵时你都需要调用colnames。通过调用colnames，您只需要记住一个功能。最后，如果你看一下colnames的代码，无论如何你会看到它在数据帧的情况下调用names，所以输出是相同的。 rownames和row.names为数据帧和矩阵返回相同的值;我发现的唯一区别是，如果没有任何名字，rownames将打印“NULL”（colnames），但row.names将无形地返回。由于在这两个功能之间没有太多可供选择，因此rownames以美学为基础获胜，因为它与ѭѭ更加巧妙地配对。（另外，对于懒惰的程序员，您可以保存输入的字符。）

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另一个扩展：

# create dummy matrix
set.seed(10)
m <- matrix(round(runif(25, 1, 5)), 5)
d <- as.data.frame(m)

如果要分配新的列名，可以在data.frame上执行以下操作：

# an identical effect can be achieved with colnames()   
names(d) <- LETTERS[1:5]
> d
  A B C D E
1 3 2 4 3 4
2 2 2 3 1 3
3 3 2 1 2 4
4 4 3 3 3 2
5 1 3 2 4 3

如果你在matrix上运行上一个命令，你就会搞砸了：

names(m) <- LETTERS[1:5]
> m
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    3    2    4    3    4
[2,]    2    2    3    1    3
[3,]    3    2    1    2    4
[4,]    4    3    3    3    2
[5,]    1    3    2    4    3
attr(,"names")
 [1] "A" "B" "C" "D" "E" NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA 
[20] NA  NA  NA  NA  NA  NA

由于矩阵可以被视为二维向量，因此您只需将名称分配给前五个值（您不想这样做，是吗？）。在这种情况下，你应该坚持使用colnames()。所以......

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