要在data.frame中删除名为“foo”的列，我可以这样做:
df <- df[-grep('foo'， colnames(df))]
然而，一旦df被转换为数据。表对象时，没有办法直接删除列。
例子:
df <- data.frame(id = 1:100, foo = rnorm(100))
df2 <- df[-grep('foo', colnames(df))] # works
df3 <- data.table(df)
df3[-grep('foo', colnames(df3))]
但是一旦它被转换成数据。Table对象，这个不再有效。
当前回答
你也可以使用set，这样可以避免使用[.data]的开销。循环表:
dt <- data.table( a=letters, b=LETTERS, c=seq(26), d=letters, e=letters )
set( dt, j=c(1L,3L,5L), value=NULL )
> dt[1:5]
b d
1: A a
2: B b
3: C c
4: D d
5: E e
如果你想通过列名来做，(colnames(dt) %in% c("a"，"c"，"e"))应该适用于j。
其他回答
下面是一种方法，当您想要将#列设置为给定列名的NULL时 一个供您使用的函数:)
deleteColsFromDataTable <- function (train, toDeleteColNames) {
for (myNm in toDeleteColNames)
train <- train [,(myNm):=NULL]
return (train)
}
你也可以使用set，这样可以避免使用[.data]的开销。循环表:
dt <- data.table( a=letters, b=LETTERS, c=seq(26), d=letters, e=letters )
set( dt, j=c(1L,3L,5L), value=NULL )
> dt[1:5]
b d
1: A a
2: B b
3: C c
4: D d
5: E e
如果你想通过列名来做，(colnames(dt) %in% c("a"，"c"，"e"))应该适用于j。
假设dt有col1 col2 col3 col4 col5, col1。
删除它们的一个子集:
vx <- as.character(bquote(c(col1, col2, col3, coln)))[-1]
DT[, paste0(vx):=NULL]
DT[,c:=NULL] # remove column c
我只是用数据帧的方式来做
DT$col = NULL
效果很快，而且据我所知，没有引起任何问题。
UPDATE:如果你的DT非常大，这不是最好的方法，因为使用$<-操作符会导致对象复制。所以更好的使用:
DT[, col:=NULL]
