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))

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……

另一个dplyr答案。 使用选择(列)。

如果你的变量有一些通用的命名结构，你可以尝试starts_with()。例如

library(dplyr)
df <- data.frame(var1 = rnorm(5), var2 = rnorm(5), var3 = rnorm (5), 
                 var4 = rnorm(5), char1 = rnorm(5), char2 = rnorm(5))
df
#        var2      char1        var4       var3       char2       var1
#1 -0.4629512 -0.3595079 -0.04763169  0.6398194  0.70996579 0.75879754
#2  0.5489027  0.1572841 -1.65313658 -1.3228020 -1.42785427 0.31168919
#3 -0.1707694 -0.9036500  0.47583030 -0.6636173  0.02116066 0.03983268

df1 <- df %>% select(-starts_with("char"))

df1
#        var2        var4       var3       var1
#1 -0.4629512 -0.04763169  0.6398194 0.75879754
#2  0.5489027 -1.65313658 -1.3228020 0.31168919
#3 -0.1707694  0.47583030 -0.6636173 0.03983268

如果你想在数据帧中删除一个变量序列，你可以使用:。例如，如果你想去掉var2、var3和中间的所有变量，你就只剩下var1:

df2 <- df1 %>% select(-c(var2:var3) )  
df2
#        var1
#1 0.75879754
#2 0.31168919
#3 0.03983268

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。

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。

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")]