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
在数据帧中按列名删除和删除列。
A <- df[ , c("Name","Name1","Name2","Name3")]
其他回答
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) )]
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
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
在Bernd Bischl的BBmisc包中有一个名为dropNamed()的函数就是这样做的。
BBmisc::dropNamed(df, "x")
优点是它避免了重复数据帧参数,因此适合在magrittr中管道(就像dplyr方法一样):
df %>% BBmisc::dropNamed("x")
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。