你可以像这样在%中使用%:

df[, !(colnames(df) %in% c("x","bar","foo"))]

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) )]

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

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……

下面是一个dplyr方法:

#df[ -c(1,3:6, 12) ]  # original
df.cut <- df %>% select(-col.to.drop.1, -col.to.drop.2, ..., -col.to.drop.6)  # with dplyr::select()

我喜欢这个，因为它是直观的阅读和理解，没有注释和健壮的列在数据框架内改变位置。它还遵循向量化成语使用-来删除元素。

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)