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
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"
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))
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")
在Bernd Bischl的BBmisc包中有一个名为dropNamed()的函数就是这样做的。
BBmisc::dropNamed(df, "x")
优点是它避免了重复数据帧参数,因此适合在magrittr中管道(就像dplyr方法一样):
df %>% BBmisc::dropNamed("x")
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) )]
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)