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$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点。
另外,我知道我可以像这样使用整数索引删除列:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心变量的相对位置可能会改变。
考虑到R的强大功能,我认为可能有一种比逐个删除每一列更好的方法。
我想从数据帧中删除一些列。我知道我们可以使用如下方法单独删除它们:
df$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
你可以像这样在%中使用%:
df[, !(colnames(df) %in% c("x","bar","foo"))]
其他回答
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
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)
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。
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
within(df, rm(x))
可能是最简单的,或者对于多个变量:
within(df, rm(x, y))
或者如果你在处理数据。如何在data.table中按名称删除列?
dt[, x := NULL] # Deletes column x by reference instantly.
dt[, !"x"] # Selects all but x into a new data.table.
或者对于多个变量
dt[, c("x","y") := NULL]
dt[, !c("x", "y")]