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$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点。
另外，我知道我可以像这样使用整数索引删除列:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心变量的相对位置可能会改变。
考虑到R的强大功能，我认为可能有一种比逐个删除每一列更好的方法。
当前回答
基于grep()将返回数字向量这一事实，有一种可能更强大的策略。如果你有一个很长的变量列表，就像我在我的数据集中做的那样，一些变量以“。A和其他以。结尾的。B"你只想要以。结尾的。A”(连同所有不符合任何一种模式的变量，这样做:
dfrm2 <- dfrm[ , -grep("\\.B$", 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) )]
其他回答
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……
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
在数据帧中按列名删除和删除列。
A <- df[ , c("Name","Name1","Name2","Name3")]
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。
