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
Dplyr解决方案
我怀疑这在这里会得到很多关注，但如果你有一个列列表，你想要删除，并且你想在dplyr链中做它，我在select子句中使用one_of():
这里有一个简单的，可复制的例子:
undesired <- c('mpg', 'cyl', 'hp')
mtcars <- mtcars %>%
select(-one_of(undesired))
可以通过运行?one_of或在这里找到文档:
http://genomicsclass.github.io/book/pages/dplyr_tutorial.html
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……
使用which找到要删除的列的索引。给这些下标一个负号(*-1)。然后对这些值进行子集化，这将从数据框架中删除它们。这是一个例子。
DF <- data.frame(one=c('a','b'), two=c('c', 'd'), three=c('e', 'f'), four=c('g', 'h'))
DF
# one two three four
#1 a d f i
#2 b e g j
DF[which(names(DF) %in% c('two','three')) *-1]
# one four
#1 a g
#2 b h
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
