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))

提供数据帧和一串逗号分隔的名称来删除:

remove_features <- function(df, features) {
  rem_vec <- unlist(strsplit(features, ', '))
  res <- df[,!(names(df) %in% rem_vec)]
  return(res)
}

用法:

remove_features(iris, "Sepal.Length, Petal.Width")

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

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'))

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) )]