我一直在想一定有更好的习语，但对于按名称减法的列，我倾向于这样做:

df <- data.frame(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)

# return everything except a and c
df <- df[,-match(c("a","c"),names(df))]
df

Dplyr解决方案

我怀疑这在这里会得到很多关注，但如果你有一个列列表，你想要删除，并且你想在dplyr链中做它，我在select子句中使用one_of():

这里有一个简单的，可复制的例子:

undesired <- c('mpg', 'cyl', 'hp')

mtcars <- mtcars %>%
  select(-one_of(undesired))

可以通过运行?one_of或在这里找到文档:

http://genomicsclass.github.io/book/pages/dplyr_tutorial.html

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) )]

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))

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。