Rで解析：行名・列名の操作がラクラクです「colr」パッケージ

#パッケージのインストール
install.packages("colr")

#パッケージの読み込み
library("colr")

###データ例の作成#####
n <- 10
TestData <- data.frame("Group" = sample(paste0("Group", 1:5), n, replace = TRUE),
                       "Data1" = sample(1:50, n, replace = TRUE),
                       "Data2" = sample(1:35, n, replace = TRUE),
                       "Data3" = sample(1:10, n, replace = TRUE),
                       "Vol.1" = sample(1:50, n, replace = TRUE),
                       "Vol.2" = sample(1:35, n, replace = TRUE),
                       "Vol.3" = sample(1:10, n, replace = TRUE))
#行名を付与
rownames(TestData) <- paste0(c("Group", "Data", "Vol"), 1:n)
#内容確認
TestData
Group Data1 Data2 Data3 Vol.1 Vol.2 Vol.3
Group1  Group2    17    20     1     8    26     7
Data2   Group4    27    32     2    20    27     3
Vol3    Group3     8    20     3    28    15     9
Group4  Group4    30    20     3    22    20     9
Data5   Group1    36    29     2    46    31     3
Vol6    Group4    15     2     4    20    15     2
Group7  Group2    18    30     1    47    29     2
Data8   Group3    14    13     9     2    32     4
Vol9    Group2    41     4     8    33    35     1
Group10 Group1    50    11     1    11     4     2
########

#指定した内容で行または列を抽出:cgrepコマンド
#データを指定:xオプション
#抽出内容を設定:patternオプション;正規表現の使用可能
#検索方向を指定:dimオプション:c;列方向,r;行方向
cgrep(x = TestData, pattern = "Vol", dim = "r")
Group Data1 Data2 Data3 Vol.1 Vol.2 Vol.3
Vol3 Group3     8    20     3    28    15     9
Vol6 Group4    15     2     4    20    15     2
Vol9 Group2    41     4     8    33    35     1

#行または列名を置換:csubコマンド
#データを指定:xオプション
#対象内容を設定:patternオプション;正規表現の使用可能
#置換内容を設定:replacementオプション;正規表現の使用可能
#検索方向を指定:dimオプション:c;列方向,r;行方向
csub(x = TestData, pattern = "a",
     replacement = "A", dim = "c")
Group DAtA1 DAtA2 DAtA3 Vol.1 Vol.2 Vol.3
Group1  Group2    17    20     1     8    26     7
Data2   Group4    27    32     2    20    27     3
Vol3    Group3     8    20     3    28    15     9
Group4  Group4    30    20     3    22    20     9
Data5   Group1    36    29     2    46    31     3
Vol6    Group4    15     2     4    20    15     2
Group7  Group2    18    30     1    47    29     2
Data8   Group3    14    13     9     2    32     4
Vol9    Group2    41     4     8    33    35     1
Group10 Group1    50    11     1    11     4     2

###正規表現の例#####
#[]で囲まれた文字のどれかと一致
cgrep(x = TestData, pattern = "[3a]", dim = "r")
Group Data1 Data2 Data3 Vol.1 Vol.2 Vol.3
Data2 Group1    25    32     5    44     9     3
Vol3  Group3    34    11     8    50    15     4
Data5 Group1    43    22     7    22    12     7
Data8 Group4    28    15     9    47     5     8
#^で否定,Data数字を非選択
#[:digit:]数字を意味する
cgrep(x = TestData, pattern = "[^Data[:digit:]]", dim = "r")
Group Data1 Data2 Data3 Vol.1 Vol.2 Vol.3
Group1  Group2    48    32     9    17    14     1
Vol3    Group3    34    11     8    50    15     4
Group4  Group2    42    32     6    24    12     4
Vol6    Group3    15    11     7    50    28     4
Group7  Group3     8    22     9    49     6     1
Vol9    Group4    26    30     8    19    13     9