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

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。

如果你不想使用@hadley's上面的另一个解决方案:如果"COLUMN_NAME"是你想删除的列的名称:

df[,-which(names(df) == "COLUMN_NAME")]

我一直在想一定有更好的习语,但对于按名称减法的列,我倾向于这样做:

df <- data.frame(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)

# return everything except a and c
df <- df[,-match(c("a","c"),names(df))]
df

使用折叠包中的fselect函数的另一个选项。下面是一个可重复的例子:

DF <- data.frame(
  x=1:10,
  y=10:1,
  z=rep(5,10),
  a=11:20
)

library(collapse)
fselect(DF, -z)
#>     x  y  a
#> 1   1 10 11
#> 2   2  9 12
#> 3   3  8 13
#> 4   4  7 14
#> 5   5  6 15
#> 6   6  5 16
#> 7   7  4 17
#> 8   8  3 18
#> 9   9  2 19
#> 10 10  1 20

于2022-08-26与reprex v2.0.2创建

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")