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")

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

另一个dplyr答案。 使用选择(列)。

如果你的变量有一些通用的命名结构，你可以尝试starts_with()。例如

library(dplyr)
df <- data.frame(var1 = rnorm(5), var2 = rnorm(5), var3 = rnorm (5), 
                 var4 = rnorm(5), char1 = rnorm(5), char2 = rnorm(5))
df
#        var2      char1        var4       var3       char2       var1
#1 -0.4629512 -0.3595079 -0.04763169  0.6398194  0.70996579 0.75879754
#2  0.5489027  0.1572841 -1.65313658 -1.3228020 -1.42785427 0.31168919
#3 -0.1707694 -0.9036500  0.47583030 -0.6636173  0.02116066 0.03983268

df1 <- df %>% select(-starts_with("char"))

df1
#        var2        var4       var3       var1
#1 -0.4629512 -0.04763169  0.6398194 0.75879754
#2  0.5489027 -1.65313658 -1.3228020 0.31168919
#3 -0.1707694  0.47583030 -0.6636173 0.03983268

如果你想在数据帧中删除一个变量序列，你可以使用:。例如，如果你想去掉var2、var3和中间的所有变量，你就只剩下var1:

df2 <- df1 %>% select(-c(var2:var3) )  
df2
#        var1
#1 0.75879754
#2 0.31168919
#3 0.03983268

你可以使用一个简单的名字列表:

DF <- data.frame(
  x=1:10,
  y=10:1,
  z=rep(5,10),
  a=11:20
)
drops <- c("x","z")
DF[ , !(names(DF) %in% drops)]

或者，你可以把它们列一个列表，并按名字引用它们:

keeps <- c("y", "a")
DF[keeps]

编辑: 对于那些还不熟悉索引函数的drop参数的人，如果你想保留一列作为一个数据帧，你可以:

keeps <- "y"
DF[ , keeps, drop = FALSE]

drop=TRUE(或不提到它)将删除不必要的维度，因此返回一个具有y列值的向量。

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))

df <- data.frame(
+   a=1:5,
+   b=6:10,
+   c=rep(22,5),
+   d=round(runif(5)*100, 2),
+   e=round(runif(5)*100, 2),
+   f=round(runif(5)*100, 2),
+   g=round(runif(5)*100, 2),
+   h=round(runif(5)*100, 2)
+ )
> df
  a  b  c     d     e     f     g     h
1 1  6 22 76.31 39.96 66.62 72.75 73.14
2 2  7 22 53.41 94.85 96.02 97.31 85.32
3 3  8 22 98.29 38.95 12.61 29.67 88.45
4 4  9 22 20.04 53.53 83.07 77.50 94.99
5 5 10 22  5.67  0.42 15.07 59.75 31.21

> # remove cols: d g h
> newDf <- df[, c(1:3, 5), drop=TRUE]
> newDf
  a  b  c     e
1 1  6 22 39.96
2 2  7 22 94.85
3 3  8 22 38.95
4 4  9 22 53.53
5 5 10 22  0.42