关于r：按名称删除数据框列


Drop data frame columns by name

我有许多列要从数据框中删除。我知道我们可以使用如下方式单独删除它们：

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df$x <- NULL

但我希望用更少的命令来完成这个任务。

另外，我知道我可以像这样使用整数索引删除列：

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df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]

但是我担心变量的相对位置可能会改变。

考虑到R有多强大，我认为有一种方法可能比逐个删除每一列要好。

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您可以使用简单的名称列表：

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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，您也可以列出要保留的内容并按名称引用它们：

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keeps <- c("y","a")
DF[keeps]

编辑：对于那些还不熟悉indexing函数的drop参数的用户，如果希望将一列作为数据帧，则需要：

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keeps <-"y"
DF[ , keeps, drop = FALSE]

drop=TRUE将删除不必要的维，因此返回一个具有列y值的向量。

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还有subset命令，如果您知道需要哪些列，它很有用：

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df <- data.frame(a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12)
df <- subset(df, select = c(a, c))

@hadley:在评论后更新：要删除A、C列，可以执行以下操作：

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df <- subset(df, select = -c(a, c))
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within(df, rm(x))

可能是最简单的，或者对于多个变量：

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within(df, rm(x, y))

或者，如果您正在处理data.tables(如何在data.table中按名称删除列？)：

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dt[, x := NULL]   # Deletes column x by reference instantly.

dt[, !"x"]   # Selects all but x into a new data.table.

或者对于多个变量

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dt[, c("x","y") := NULL]

dt[, !c("x","y")]
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您可以这样使用%in%：

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df[, !(colnames(df) %in% c("x","bar","foo"))]
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列表(空)也有效：

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dat <- mtcars
colnames(dat)
# [1]"mpg" "cyl" "disp""hp"  "drat""wt"  "qsec""vs"  "am"  "gear"
# [11]"carb"
dat[,c("mpg","cyl","wt")] <- list(NULL)
colnames(dat)
# [1]"disp""hp"  "drat""qsec""vs"  "am"  "gear""carb"
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如果要通过引用删除列并避免与data.frames关联的内部复制，则可以使用data.table包和函数:=。

可以将字符向量名传递到:=运算符的左侧，并将NULL作为rhs。

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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]

如果要在调用[之外将名称预先定义为字符向量，请将对象的名称包装在()或{}中，以强制在调用范围中对lhs进行评估，而不是将lhs作为DT范围内的名称。

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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，这样可以避免[.data.table的开销，而且还可以用于data.frames！

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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)

基于grep()将返回一个数字向量这一事实，有一种潜在的更强大的策略。如果你有一个长长的变量列表，就像我在我的数据集中所做的那样，一些变量以".a"结尾，而另一些变量以".b"结尾，你只需要以".a"结尾的变量(以及所有与这两种模式都不匹配的变量，请这样做：

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dfrm2 <- dfrm[ , -grep("\\.B$", names(dfrm)) ]

对于手头的案例，使用Joris Meys的例子，它可能没有那么紧凑，但它可能是：

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DF <- DF[, -grep( paste("^",drops,"$", sep="", collapse="|"), names(DF) )]
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另一个dplyr回答。如果您的变量有一些通用的命名结构，您可以尝试使用starts_with()。例如

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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

如果要在数据帧中删除一系列变量，可以使用:。例如，如果您想删除var2，var3，以及其中的所有变量，您只需保留var1：

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df2 <- df1 %>% select(-c(var2:var3) )  
df2
#        var1
#1 0.75879754
#2 0.31168919
#3 0.03983268
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出于兴趣，这标志着R的一个奇怪的多语法不一致。例如，给定两列数据帧：

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df <- data.frame(x=1, y=2)

这给出了一个数据帧

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subset(df, select=-y)

但这给出了一个向量

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df[,-2]

这在?[中都有解释，但这并不是预期的行为。好吧，至少对我来说……

另一种可能性：

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df <- df[, setdiff(names(df), c("a","c"))]

或

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df <- df[, grep('^(a|c)$', names(df), invert=TRUE)]
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DF <- data.frame(
  x=1:10,
  y=10:1,
  z=rep(5,10),
  a=11:20
)
DF

输出：

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    x  y z  a
1   1 10 5 11
2   2  9 5 12
3   3  8 5 13
4   4  7 5 14
5   5  6 5 15
6   6  5 5 16
7   7  4 5 17
8   8  3 5 18
9   9  2 5 19
10 10  1 5 20
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DF[c("a","x")] <- list(NULL)

输出：

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        y z
    1  10 5
    2   9 5
    3   8 5
    4   7 5
    5   6 5
    6   5 5
    7   4 5
    8   3 5    
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下面是一个dplyr方法：

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#df[ -c(1,3:6, 12) ]  # original
df.cut <- df %>% select(-col.to.drop.1, -col.to.drop.2, ..., -col.to.drop.6)  # with dplyr::select()

我喜欢这一点，因为阅读和理解无需注释，并且对数据帧中改变位置的列具有鲁棒性。它还遵循了使用-删除元素的矢量化习惯用法。

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DPLYR溶液

我怀疑下面会引起很大的注意，但是如果您有一个要删除的列列表，并且您想在dplyr链中删除，我在select子句中使用one_of()：

下面是一个简单的、可复制的示例：

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undesired <- c('mpg', 'cyl', 'hp')

mtcars <- mtcars %>%
  select(-one_of(undesired))

可以通过运行?one_of或此处找到文档：

http://genomicsclass.github.io/book/pages/dplyr_tutorial.html

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我一直认为必须有一个更好的习惯用法，但对于按名称减去列，我倾向于执行以下操作：

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df <- data.frame(a=1:10, b=1:10, c=1:10, d=1:10)

# return everything except a and c
df <- df[,-match(c("a","c"),names(df))]
df
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在BerndBischl的BBmisc包中有一个名为dropNamed()的函数可以做到这一点。

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BBmisc::dropNamed(df,"x")

其优点是避免重复数据帧参数，因此适用于magrittr中的管道(就像dplyr方法一样)：

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df %>% BBmisc::dropNamed("x")

如果不想使用上面的@hadley's，另一个解决方案是：如果"columnu name"是要删除的列的名称：

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df[,-which(names(df) =="COLUMN_NAME")]
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除了前面的答案中演示的select(-one_of(drop_col_names))之外，还有几个其他的dplyr选项可以使用select()删除列，这些选项不涉及定义所有特定的列名称(使用dplyr starwars示例数据来定义一些不同的列名称)：

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library(dplyr)
starwars %>%
  select(-(name:mass)) %>%        # the range of columns from 'name' to 'mass'
  select(-contains('color')) %>%  # any column name that contains 'color'
  select(-starts_with('bi')) %>%  # any column name that starts with 'bi'
  select(-ends_with('er')) %>%    # any column name that ends with 'er'
  select(-matches('^f.+s$')) %>%  # any column name matching the regex pattern
  select_if(~!is.list(.)) %>%     # not by column name but by data type
  head(2)

# A tibble: 2 x 2
homeworld species
  <chr>     <chr>  
1 Tatooine  Human  
2 Tatooine  Droid

提供要删除的数据框和逗号分隔名称字符串：

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remove_features <- function(df, features) {
  rem_vec <- unlist(strsplit(features, ', '))
  res <- df[,!(names(df) %in% rem_vec)]
  return(res)
}

用途：

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remove_features(iris,"Sepal.Length, Petal.Width")

enter image description here

使用which查找要删除的列的索引。给这些指数一个负号(*-1)。然后对这些值进行子集，这将从数据帧中删除它们。这是一个例子。

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DF <- data.frame(one=c('a','b'), two=c('c', 'd'), three=c('e', 'f'), four=c('g', 'h'))
DF
#  one two three four
#1   a   d     f    i
#2   b   e     g    j

DF[which(names(DF) %in% c('two','three')) *-1]
#  one four
#1   a    g
#2   b    h