你有很多方法可以……

选项1:

df[ , -which(names(df) %in% c("name1","name2"))]

选项2:

df[!names(df) %in% c("name1", "name2")]

选项3:

subset(df, select=-c(name1,name2))

你可以像这样在%中使用%:

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

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) )]

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。

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")