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

如果你不想使用@hadley's上面的另一个解决方案:如果"COLUMN_NAME"是你想删除的列的名称:

df[,-which(names(df) == "COLUMN_NAME")]

其他回答

如果你有一个大的data.frame和低内存使用[. . . .或rm和within删除data.frame的列,因为子集目前(R 3.6.2)使用更多的内存-除了手册提示交互式使用子集。

getData <- function() {
  n <- 1e7
  set.seed(7)
  data.frame(a = runif(n), b = runif(n), c = runif(n), d = runif(n))
}

DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- DF[setdiff(names(DF), c("a", "c"))] ##
#DF <- DF[!(names(DF) %in% c("a", "c"))] #Alternative
#DF <- DF[-match(c("a","c"),names(DF))]  #Alternative
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used

DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- subset(DF, select = -c(a, c)) ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#357 MB are used

DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- within(DF, rm(a, c)) ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used

DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF[c("a", "c")]  <- NULL ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used

基于grep()将返回数字向量这一事实,有一种可能更强大的策略。如果你有一个很长的变量列表,就像我在我的数据集中做的那样,一些变量以“。A和其他以。结尾的。B"你只想要以。结尾的。A”(连同所有不符合任何一种模式的变量,这样做:

dfrm2 <- dfrm[ , -grep("\\.B$", names(dfrm)) ]

对于手头的情况,使用Joris Meys的例子,它可能没有那么紧凑,但它将是:

DF <- DF[, -grep( paste("^",drops,"$", sep="", collapse="|"), names(DF) )]

在Bernd Bischl的BBmisc包中有一个名为dropNamed()的函数就是这样做的。

BBmisc::dropNamed(df, "x")

优点是它避免了重复数据帧参数,因此适合在magrittr中管道(就像dplyr方法一样):

df %>% BBmisc::dropNamed("x")

提供数据帧和一串逗号分隔的名称来删除:

remove_features <- function(df, features) {
  rem_vec <- unlist(strsplit(features, ', '))
  res <- df[,!(names(df) %in% rem_vec)]
  return(res)
}

用法:

remove_features(iris, "Sepal.Length, Petal.Width")

出于兴趣,这标记了R的一个奇怪的多重语法不一致。例如,给定一个两列数据帧:

df <- data.frame(x=1, y=2)

这就给出了一个数据帧

subset(df, select=-y)

但这给出了一个向量

df[,-2]

这些都在?中得到了解释,但这并不是完全预期的行为。至少对我来说不是……