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
如果您希望通过引用删除列并避免与data.frames相关的内部复制，则可以使用数据。表包和函数:=
您可以将字符向量名称传递到:=运算符的左侧，并将NULL作为RHS。
library(data.table)
df <- data.frame(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT <- data.table(df)
# or more simply DT <- data.table(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10) #
DT[, c('a','b') := NULL]
如果希望将名称预定义为[调用之外的字符向量，请将对象名称包装在()或{}中，以强制LHS在调用范围内计算，而不是作为DT范围内的名称。
del <- c('a','b')
DT <- data.table(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT[, (del) := NULL]
DT <- <- data.table(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT[, {del} := NULL]
# force or `c` would also work.
您也可以使用set，这避免了[.data]的开销。表，也适用于data.frames!
df <- data.frame(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)
DT <- data.table(df)
# drop `a` from df (no copying involved)
set(df, j = 'a', value = NULL)
# drop `b` from DT (no copying involved)
set(DT, j = 'b', value = NULL)
其他回答
你可以使用一个简单的名字列表:
DF <- data.frame(
x=1:10,
y=10:1,
z=rep(5,10),
a=11:20
)
drops <- c("x","z")
DF[ , !(names(DF) %in% drops)]
或者，你可以把它们列一个列表，并按名字引用它们:
keeps <- c("y", "a")
DF[keeps]
编辑: 对于那些还不熟悉索引函数的drop参数的人，如果你想保留一列作为一个数据帧，你可以:
keeps <- "y"
DF[ , keeps, drop = FALSE]
drop=TRUE(或不提到它)将删除不必要的维度，因此返回一个具有y列值的向量。
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
另一个数据。还没有发布的表选项使用了特殊的动词。sd，代表数据的子集。与. sdcols参数一起，您可以按名称或索引选择/删除列。
require(data.table)
# data
dt = data.table(
A = LETTERS[1:5],
B = 1:5,
C = rep(TRUE, 5)
)
# delete B
dt[ , .SD, .SDcols =! 'B' ]
# delete all matches (i.e. all columns)
cols = grep('[A-Z]+', names(dt), value = TRUE)
dt[ , .SD, .SDcols =! cols ]
数据中此类任务的所有选项的摘要。表格可以在这里找到
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))
使用折叠包中的fselect函数的另一个选项。下面是一个可重复的例子:
DF <- data.frame(
x=1:10,
y=10:1,
z=rep(5,10),
a=11:20
)
library(collapse)
fselect(DF, -z)
#> x y a
#> 1 1 10 11
#> 2 2 9 12
#> 3 3 8 13
#> 4 4 7 14
#> 5 5 6 15
#> 6 6 5 16
#> 7 7 4 17
#> 8 8 3 18
#> 9 9 2 19
#> 10 10 1 20
于2022-08-26与reprex v2.0.2创建
