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$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点。
另外，我知道我可以像这样使用整数索引删除列:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心变量的相对位置可能会改变。
考虑到R的强大功能，我认为可能有一种比逐个删除每一列更好的方法。
当前回答
如果你有一个大的data.frame和低内存使用[. . . .或rm和within删除data.frame的列，因为子集目前(R 3.6.2)使用更多的内存-除了手册提示交互式使用子集。
getData <- function() {
n <- 1e7
set.seed(7)
data.frame(a = runif(n), b = runif(n), c = runif(n), d = runif(n))
}
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- DF[setdiff(names(DF), c("a", "c"))] ##
#DF <- DF[!(names(DF) %in% c("a", "c"))] #Alternative
#DF <- DF[-match(c("a","c"),names(DF))] #Alternative
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- subset(DF, select = -c(a, c)) ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#357 MB are used
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- within(DF, rm(a, c)) ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF[c("a", "c")] <- NULL ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used
其他回答
你有很多方法可以……
选项1:
df[ , -which(names(df) %in% c("name1","name2"))]
选项2:
df[!names(df) %in% c("name1", "name2")]
选项3:
subset(df, select=-c(name1,name2))
还有一个子集命令，如果你知道你想要哪些列，它很有用:
df <- data.frame(a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12)
df <- subset(df, select = c(a, c))
要删除列a,c，你可以这样做:
df <- subset(df, select = -c(a, c))
你可以像这样在%中使用%:
df[, !(colnames(df) %in% c("x","bar","foo"))]
除了在前面的回答中演示的select(-one_of(drop_col_names))之外，还有其他一些dplyr选项可以使用select()删除列，这些选项不涉及定义所有特定的列名(使用dplyr starwars示例数据来获取列名中的某些种类):
library(dplyr)
starwars %>%
select(-(name:mass)) %>% # the range of columns from 'name' to 'mass'
select(-contains('color')) %>% # any column name that contains 'color'
select(-starts_with('bi')) %>% # any column name that starts with 'bi'
select(-ends_with('er')) %>% # any column name that ends with 'er'
select(-matches('^f.+s$')) %>% # any column name matching the regex pattern
select_if(~!is.list(.)) %>% # not by column name but by data type
head(2)
# A tibble: 2 x 2
homeworld species
<chr> <chr>
1 Tatooine Human
2 Tatooine Droid
如果您需要删除数据帧中可能存在也可能不存在的列，这里使用select_if()略有变化，与使用one_of()不同，它不会抛出Unknown列:如果列名不存在，则会发出警告。在这个例子中，'bad_column'不是数据帧中的列:
starwars %>%
select_if(!names(.) %in% c('height', 'mass', 'bad_column'))
list(NULL)也可以:
dat <- mtcars
colnames(dat)
# [1] "mpg" "cyl" "disp" "hp" "drat" "wt" "qsec" "vs" "am" "gear"
# [11] "carb"
dat[,c("mpg","cyl","wt")] <- list(NULL)
colnames(dat)
# [1] "disp" "hp" "drat" "qsec" "vs" "am" "gear" "carb"
