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

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")]

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

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。

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……

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。