要在data.frame中删除名为“foo”的列，我可以这样做:
df <- df[-grep('foo'， colnames(df))]
然而，一旦df被转换为数据。表对象时，没有办法直接删除列。
例子:
df <- data.frame(id = 1:100, foo = rnorm(100))
df2 <- df[-grep('foo', colnames(df))] # works
df3 <- data.table(df)
df3[-grep('foo', colnames(df3))]
但是一旦它被转换成数据。Table对象，这个不再有效。
当前回答
DT[,c:=NULL] # remove column c
其他回答
以下任何操作都将从数据中删除列foo。表df3:
# Method 1 (and preferred as it takes 0.00s even on a 20GB data.table)
df3[,foo:=NULL]
df3[, c("foo","bar"):=NULL] # remove two columns
myVar = "foo"
df3[, (myVar):=NULL] # lookup myVar contents
# Method 2a -- A safe idiom for excluding (possibly multiple)
# columns matching a regex
df3[, grep("^foo$", colnames(df3)):=NULL]
# Method 2b -- An alternative to 2a, also "safe" in the sense described below
df3[, which(grepl("^foo$", colnames(df3))):=NULL]
数据。Table还支持以下语法:
## Method 3 (could then assign to df3,
df3[, !"foo"]
虽然如果你真的想从df3中删除列“foo”(而不是仅仅打印df3减去列“foo”的视图)，你真的想使用方法1来代替。
(请注意，如果你使用一个依赖于grep()或grepl()的方法，你需要设置pattern="^foo$"而不是"foo"，如果你不想让像"fool"和"buffoon"这样的列(即那些包含foo作为子字符串的列)也被匹配和删除。)
不太安全的选项，适合交互使用:
如果df3包含匹配“foo”的列，那么接下来的两个习惯用法也可以工作，但是如果不这样做，则可能会以一种意想不到的方式失败。例如，如果您使用它们中的任何一个来搜索不存在的列“bar”，那么您将得到一个零行的data.table。
因此，它们确实最适合交互使用，例如，想要显示数据。表减去名称包含子字符串“foo”的任何列。出于编程目的(或者如果您想从df3而不是从df3的副本中删除列)，方法1、2a和2b实际上是最佳选择。
# Method 4:
df3[, .SD, .SDcols = !patterns("^foo$")]
最后，还有一些方法使用with=FALSE，尽管数据。Table逐渐不再使用这个论证所以现在不鼓励使用它;显示在这里，这样你就知道这个选项存在，以防你真的需要它:
# Method 5a (like Method 3)
df3[, !"foo", with=FALSE]
# Method 5b (like Method 4)
df3[, !grep("^foo$", names(df3)), with=FALSE]
# Method 5b (another like Method 4)
df3[, !grepl("^foo$", names(df3)), with=FALSE]
对于一个数据。如果将列赋值为NULL，则删除该列:
DT[,c("col1", "col1", "col2", "col2")] <- NULL
^
|---- Notice the extra comma if DT is a data.table
．.． 这相当于:
DT$col1 <- NULL
DT$col2 <- NULL
DT$col3 <- NULL
DT$col4 <- NULL
data.frame的等效函数是:
DF[c("col1", "col1", "col2", "col2")] <- NULL
^
|---- Notice the missing comma if DF is a data.frame
Q.为什么在数据版本中有一个逗号?表，没有逗号的版本为data.frame?
a.由于data.frames是以列列表的形式存储的，你可以跳过逗号。你也可以把它添加进来，但是你需要把它们分配给一个NULL列表，DF[， c("col1"， "col2"， "col3")] <- list(NULL)。
我只是用数据帧的方式来做
DT$col = NULL
效果很快，而且据我所知，没有引起任何问题。
UPDATE:如果你的DT非常大，这不是最好的方法，因为使用$<-操作符会导致对象复制。所以更好的使用:
DT[, col:=NULL]
下面是一种方法，当您想要将#列设置为给定列名的NULL时 一个供您使用的函数:)
deleteColsFromDataTable <- function (train, toDeleteColNames) {
for (myNm in toDeleteColNames)
train <- train [,(myNm):=NULL]
return (train)
}
你也可以使用set，这样可以避免使用[.data]的开销。循环表:
dt <- data.table( a=letters, b=LETTERS, c=seq(26), d=letters, e=letters )
set( dt, j=c(1L,3L,5L), value=NULL )
> dt[1:5]
b d
1: A a
2: B b
3: C c
4: D d
5: E e
如果你想通过列名来做，(colnames(dt) %in% c("a"，"c"，"e"))应该适用于j。
