如何在data.table中按名称删除列?

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

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。

2013-10-21 20:42:18

其他回答

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)
}

2014-04-14 09:22:53

假设dt有col1 col2 col3 col4 col5, col1。

删除它们的一个子集:

vx <- as.character(bquote(c(col1, col2, col3, coln)))[-1]
DT[, paste0(vx):=NULL]

2017-02-24 02:30:44

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]

2012-02-08 22:27:00

非常简单的选项，如果你在一个数据表中有很多单独的列要删除，你想避免输入所有的列名# careadvise