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$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点。
另外,我知道我可以像这样使用整数索引删除列:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心变量的相对位置可能会改变。
考虑到R的强大功能,我认为可能有一种比逐个删除每一列更好的方法。
我想从数据帧中删除一些列。我知道我们可以使用如下方法单独删除它们:
df$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
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
其他回答
你可以像这样在%中使用%:
df[, !(colnames(df) %in% c("x","bar","foo"))]
使用which找到要删除的列的索引。给这些下标一个负号(*-1)。然后对这些值进行子集化,这将从数据框架中删除它们。这是一个例子。
DF <- data.frame(one=c('a','b'), two=c('c', 'd'), three=c('e', 'f'), four=c('g', 'h'))
DF
# one two three four
#1 a d f i
#2 b e g j
DF[which(names(DF) %in% c('two','three')) *-1]
# one four
#1 a g
#2 b h
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) )]
另一个dplyr答案。 使用选择(列)。
如果你的变量有一些通用的命名结构,你可以尝试starts_with()。例如
library(dplyr)
df <- data.frame(var1 = rnorm(5), var2 = rnorm(5), var3 = rnorm (5),
var4 = rnorm(5), char1 = rnorm(5), char2 = rnorm(5))
df
# var2 char1 var4 var3 char2 var1
#1 -0.4629512 -0.3595079 -0.04763169 0.6398194 0.70996579 0.75879754
#2 0.5489027 0.1572841 -1.65313658 -1.3228020 -1.42785427 0.31168919
#3 -0.1707694 -0.9036500 0.47583030 -0.6636173 0.02116066 0.03983268
df1 <- df %>% select(-starts_with("char"))
df1
# var2 var4 var3 var1
#1 -0.4629512 -0.04763169 0.6398194 0.75879754
#2 0.5489027 -1.65313658 -1.3228020 0.31168919
#3 -0.1707694 0.47583030 -0.6636173 0.03983268
如果你想在数据帧中删除一个变量序列,你可以使用:。例如,如果你想去掉var2、var3和中间的所有变量,你就只剩下var1:
df2 <- df1 %>% select(-c(var2:var3) )
df2
# var1
#1 0.75879754
#2 0.31168919
#3 0.03983268
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