我想从数据帧中删除一些列。我知道我们可以使用如下方法单独删除它们:
df$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点。
另外，我知道我可以像这样使用整数索引删除列:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心变量的相对位置可能会改变。
考虑到R的强大功能，我认为可能有一种比逐个删除每一列更好的方法。
当前回答
还有一个子集命令，如果你知道你想要哪些列，它很有用:
df <- data.frame(a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12)
df <- subset(df, select = c(a, c))
要删除列a,c，你可以这样做:
df <- subset(df, select = -c(a, c))
其他回答
DF <- data.frame(
x=1:10,
y=10:1,
z=rep(5,10),
a=11:20
)
DF
输出:
x y z a
1 1 10 5 11
2 2 9 5 12
3 3 8 5 13
4 4 7 5 14
5 5 6 5 15
6 6 5 5 16
7 7 4 5 17
8 8 3 5 18
9 9 2 5 19
10 10 1 5 20
DF[c("a","x")] <- list(NULL)
输出:
y z
1 10 5
2 9 5
3 8 5
4 7 5
5 6 5
6 5 5
7 4 5
8 3 5
9 2 5
10 1 5
Dplyr解决方案
我怀疑这在这里会得到很多关注，但如果你有一个列列表，你想要删除，并且你想在dplyr链中做它，我在select子句中使用one_of():
这里有一个简单的，可复制的例子:
undesired <- c('mpg', 'cyl', 'hp')
mtcars <- mtcars %>%
select(-one_of(undesired))
可以通过运行?one_of或在这里找到文档:
http://genomicsclass.github.io/book/pages/dplyr_tutorial.html
使用折叠包中的fselect函数的另一个选项。下面是一个可重复的例子:
DF <- data.frame(
x=1:10,
y=10:1,
z=rep(5,10),
a=11:20
)
library(collapse)
fselect(DF, -z)
#> x y a
#> 1 1 10 11
#> 2 2 9 12
#> 3 3 8 13
#> 4 4 7 14
#> 5 5 6 15
#> 6 6 5 16
#> 7 7 4 17
#> 8 8 3 18
#> 9 9 2 19
#> 10 10 1 20
于2022-08-26与reprex v2.0.2创建
另一个数据。还没有发布的表选项使用了特殊的动词。sd，代表数据的子集。与. sdcols参数一起，您可以按名称或索引选择/删除列。
require(data.table)
# data
dt = data.table(
A = LETTERS[1:5],
B = 1:5,
C = rep(TRUE, 5)
)
# delete B
dt[ , .SD, .SDcols =! 'B' ]
# delete all matches (i.e. all columns)
cols = grep('[A-Z]+', names(dt), value = TRUE)
dt[ , .SD, .SDcols =! cols ]
数据中此类任务的所有选项的摘要。表格可以在这里找到
如果您希望通过引用删除列并避免与data.frames相关的内部复制，则可以使用数据。表包和函数:=
您可以将字符向量名称传递到:=运算符的左侧，并将NULL作为RHS。
library(data.table)
df <- data.frame(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT <- data.table(df)
# or more simply DT <- data.table(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10) #
DT[, c('a','b') := NULL]
如果希望将名称预定义为[调用之外的字符向量，请将对象名称包装在()或{}中，以强制LHS在调用范围内计算，而不是作为DT范围内的名称。
del <- c('a','b')
DT <- data.table(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT[, (del) := NULL]
DT <- <- data.table(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT[, {del} := NULL]
# force or `c` would also work.
您也可以使用set，这避免了[.data]的开销。表，也适用于data.frames!
df <- data.frame(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT <- data.table(df)
# drop `a` from df (no copying involved)
set(df, j = 'a', value = NULL)
# drop `b` from DT (no copying involved)
set(DT, j = 'b', value = NULL)
