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

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……

使用折叠包中的fselect函数的另一个选项。下面是一个可重复的例子:

DF <- data.frame(
  x=1:10,
  y=10:1,
  z=rep(5,10),
  a=11:20
)

library(collapse)
fselect(DF, -z)
#>     x  y  a
#> 1   1 10 11
#> 2   2  9 12
#> 3   3  8 13
#> 4   4  7 14
#> 5   5  6 15
#> 6   6  5 16
#> 7   7  4 17
#> 8   8  3 18
#> 9   9  2 19
#> 10 10  1 20

于2022-08-26与reprex v2.0.2创建

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

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。