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

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

其他回答

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) )]

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。

df <- data.frame(
+   a=1:5,
+   b=6:10,
+   c=rep(22,5),
+   d=round(runif(5)*100, 2),
+   e=round(runif(5)*100, 2),
+   f=round(runif(5)*100, 2),
+   g=round(runif(5)*100, 2),
+   h=round(runif(5)*100, 2)
+ )
> df
  a  b  c     d     e     f     g     h
1 1  6 22 76.31 39.96 66.62 72.75 73.14
2 2  7 22 53.41 94.85 96.02 97.31 85.32
3 3  8 22 98.29 38.95 12.61 29.67 88.45
4 4  9 22 20.04 53.53 83.07 77.50 94.99
5 5 10 22  5.67  0.42 15.07 59.75 31.21

> # remove cols: d g h
> newDf <- df[, c(1:3, 5), drop=TRUE]
> newDf
  a  b  c     e
1 1  6 22 39.96
2 2  7 22 94.85
3 3  8 22 38.95
4 4  9 22 53.53
5 5 10 22  0.42
DF <- data.frame(
  x=1:10,
  y=10:1,
  z=rep(5,10),
  a=11:20
)
DF

输出:

    x  y z  a
1   1 10 5 11
2   2  9 5 12
3   3  8 5 13
4   4  7 5 14
5   5  6 5 15
6   6  5 5 16
7   7  4 5 17
8   8  3 5 18
9   9  2 5 19
10 10  1 5 20

DF[c("a","x")] <- list(NULL)

输出:

        y z
    1  10 5
    2   9 5
    3   8 5
    4   7 5
    5   6 5
    6   5 5
    7   4 5
    8   3 5    
    9   2 5
    10  1 5

你可以像这样在%中使用%:

df[, !(colnames(df) %in% c("x","bar","foo"))]