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$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点。
另外，我知道我可以像这样使用整数索引删除列:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心变量的相对位置可能会改变。
考虑到R的强大功能，我认为可能有一种比逐个删除每一列更好的方法。
当前回答
within(df, rm(x))
可能是最简单的，或者对于多个变量:
within(df, rm(x, y))
或者如果你在处理数据。如何在data.table中按名称删除列?
dt[, x := NULL] # Deletes column x by reference instantly.
dt[, !"x"] # Selects all but x into a new data.table.
或者对于多个变量
dt[, c("x","y") := NULL]
dt[, !c("x", "y")]
其他回答
除了在前面的回答中演示的select(-one_of(drop_col_names))之外，还有其他一些dplyr选项可以使用select()删除列，这些选项不涉及定义所有特定的列名(使用dplyr starwars示例数据来获取列名中的某些种类):
library(dplyr)
starwars %>%
select(-(name:mass)) %>% # the range of columns from 'name' to 'mass'
select(-contains('color')) %>% # any column name that contains 'color'
select(-starts_with('bi')) %>% # any column name that starts with 'bi'
select(-ends_with('er')) %>% # any column name that ends with 'er'
select(-matches('^f.+s$')) %>% # 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'))
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
另一个数据。还没有发布的表选项使用了特殊的动词。sd，代表数据的子集。与. sdcols参数一起，您可以按名称或索引选择/删除列。
require(data.table)
# data
dt = data.table(
A = LETTERS[1:5],
B = 1:5,
C = rep(TRUE, 5)
)
# delete B
dt[ , .SD, .SDcols =! 'B' ]
# delete all matches (i.e. all columns)
cols = grep('[A-Z]+', names(dt), value = TRUE)
dt[ , .SD, .SDcols =! cols ]
数据中此类任务的所有选项的摘要。表格可以在这里找到
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")]
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。
