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

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)

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

其中df1是原始数据帧:

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

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。