您可以使用列名的向量进行子集。我强烈喜欢这种方法，而不是那些将列名视为对象名的方法(例如子集())，特别是在函数、包或应用程序中编程时。

# data for reproducible example
# (and to avoid confusion from trying to subset `stats::df`)
df <- setNames(data.frame(as.list(1:5)), LETTERS[1:5])
# subset
df[c("A","B","E")]

注意没有逗号(即不是df (c(“A”、“B”、“c”)])。这是因为df[，"A"]返回一个向量，而不是一个数据帧。但是df["A"]总是会返回一个数据帧。

str(df["A"])
## 'data.frame':    1 obs. of  1 variable:
## $ A: int 1
str(df[,"A"])  # vector
##  int 1

感谢David Dorchies指出df[，“A”]返回一个向量而不是一个data.frame，并感谢Antoine Fabri为我的原始解决方案(下图)提供了一个更好的替代方案(上图)。

# subset (original solution--not recommended)
df[,c("A","B","E")]  # returns a data.frame
df[,"A"]             # returns a vector

有两个明显的选择:Joshua Ulrich的df[，c("A"，"B"，"E")]或

df[,c(1,2,5)]

就像在

> df <- data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6),D=c(7,7),E=c(8,8),F=c(9,9)) 
> df
  A B C D E F
1 1 3 5 7 8 9
2 2 4 6 7 8 9
> df[,c(1,2,5)]
  A B E
1 1 3 8
2 2 4 8
> df[,c("A","B","E")]
  A B E
1 1 3 8
2 2 4 8

这是子集()函数的作用:

> dat <- data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6),D=c(7,7),E=c(8,8),F=c(9,9)) 
> subset(dat, select=c("A", "B"))
  A B
1 1 3
2 2 4

使用dplyr包，如果你的data.frame被称为df1:

library(dplyr)

df1 %>%
  select(A, B, E)

这也可以在没有%>%管道的情况下编写:

select(df1, A, B, E)

其中df1是原始数据帧:

df2 <- subset(df1, select = c(1, 2, 5))

[和子集不可替换:

如果只选择了一列，[将返回一个向量。

df = data.frame(a="a",b="b")    

identical(
  df[,c("a")], 
  subset(df,select="a")
) 

identical(
  df[,c("a","b")],  
  subset(df,select=c("a","b"))
)

你也可以使用sqldf包来执行对R数据帧的选择:

df1 <- sqldf("select A, B, E from df")

这将提供一个数据帧df1作为输出，其中列:a, B,E。

出于某种原因

df[, (names(df) %in% c("A","B","E"))]

为我工作。以上所有语法都产生了“未定义的选定列”。

你可以用with:

with(df, data.frame(A, B, E))

df<- dplyr::select ( df,A,B,C)

此外，还可以为新创建的数据分配不同的名称

data<- dplyr::select ( df,A,B,C)