我有许多要从数据框中删除的列。我知道我们可以使用以下方法单独删除它们:
df$x <- NULL
但我希望用更少的命令来做到这一点。
另外,我知道我可以像这样使用整数索引删除列:
df <- df[ -c(1, 3:6, 12) ]
但我担心我的变量的相对位置可能会改变。
鉴于 R 的强大功能,我认为可能有比一一删除每一列更好的方法。
您可以使用简单的名称列表:
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,或者,您可以列出要保留的内容并按名称引用它们:
keeps <- c("y", "a")
DF[keeps]
编辑:对于那些仍然不熟悉drop
索引函数的参数的人,如果你想将一列保留为数据框,你可以这样做:
keeps <- "y"
DF[ , keeps, drop = FALSE]
drop=TRUE
(或不提及)将删除不必要的维度,因此返回一个带有 column 值的向量y
。
还有一个subset
命令,如果你知道你想要哪些列,它会很有用:
df <- data.frame(a = 1:10, b = 2:11, c = 3:12)
df <- subset(df, select = c(a, c))
@hadley 发表评论后更新:要删除列 a、c,您可以执行以下操作:
df <- subset(df, select = -c(a, c))
within(df, rm(x))
可能是最简单的,或者对于多个变量:
within(df, rm(x, y))
或者,如果您正在处理data.table
s(根据您如何在 data.table 中按名称删除列?):
dt[, x := NULL] # Deletes column x by reference instantly.
dt[, !"x"] # Selects all but x into a new data.table.
或多个变量
dt[, c("x","y") := NULL]
dt[, !c("x", "y")]
你可以这样使用%in%
:
df[, !(colnames(df) %in% c("x","bar","foo"))]
list(NULL) 也有效:
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"
如果要通过引用删除列并避免与之关联的内部复制,data.frames
则可以使用data.table
包和函数:=
您可以将字符向量名称传递给运算符的左侧:=
,并NULL
作为 RHS。
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]
如果要将名称预定义为调用之外的字符向量[
,请将对象的名称包装在()
或{}
强制在调用范围内评估 LHS,而不是作为范围内的名称DT
。
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
,它避免了 的开销[.data.table
,也适用于data.frames
!
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() 将返回数字向量这一事实,有一个可能更强大的策略。如果您像我在我的一个数据集中所做的那样有一长串变量,一些以“.A”结尾的变量和其他以“.B”结尾的变量,您只想要以“.A”结尾的变量(以及对于与任一模式都不匹配的所有变量,请执行以下操作:
dfrm2 <- dfrm[ , -grep("\\.B$", names(dfrm)) ]
对于手头的情况,以 Joris Meys 为例,它可能没有那么紧凑,但它会是:
DF <- DF[, -grep( paste("^",drops,"$", sep="", collapse="|"), names(DF) )]
另一个dplyr
答案。使用select(-column)
.
如果你的变量有一些通用的命名结构,你可以试试starts_with()
. 例如
library(dplyr)
df <- data.frame(var1 = rnorm(5), var2 = rnorm(5), var3 = rnorm (5),
var4 = rnorm(5), char1 = rnorm(5), char2 = rnorm(5))
df
# var2 char1 var4 var3 char2 var1
#1 -0.4629512 -0.3595079 -0.04763169 0.6398194 0.70996579 0.75879754
#2 0.5489027 0.1572841 -1.65313658 -1.3228020 -1.42785427 0.31168919
#3 -0.1707694 -0.9036500 0.47583030 -0.6636173 0.02116066 0.03983268
df1 <- df %>% select(-starts_with("char"))
df1
# var2 var4 var3 var1
#1 -0.4629512 -0.04763169 0.6398194 0.75879754
#2 0.5489027 -1.65313658 -1.3228020 0.31168919
#3 -0.1707694 0.47583030 -0.6636173 0.03983268
如果要在数据框中删除一系列变量,可以使用:
. 例如,如果您想删除var2
,var3
和介于两者之间的所有变量,则只剩下var1
:
df2 <- df1 %>% select(-c(var2:var3) )
df2
# var1
#1 0.75879754
#2 0.31168919
#3 0.03983268
Dplyr 解决方案
我怀疑这会在这里引起很多关注,但是如果您有一个要删除的列列表,并且您想在我在子句中dplyr
使用的链中执行它:one_of()
select
这是一个简单的、可重现的示例:
undesired <- c('mpg', 'cyl', 'hp')
mtcars <- mtcars %>%
select(-one_of(undesired))
可以通过运行?one_of
或在此处找到文档:
http://genomicsclass.github.io/book/pages/dplyr_tutorial.html
另一种可能:
df <- df[, setdiff(names(df), c("a", "c"))]
或者
df <- df[, grep('^(a|c)$', names(df), invert=TRUE)]
DF <- data.frame(
x=1:10,
y=10:1,
z=rep(5,10),
a=11:20
)
DF
输出:
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
DF[c("a","x")] <- list(NULL)
输出:
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
9 2 5
10 1 5
出于兴趣,这标志着 R 的一种奇怪的多重语法不一致。例如给定一个两列数据框:
df <- data.frame(x=1, y=2)
这给出了一个数据框
subset(df, select=-y)
但这给出了一个向量
df[,-2]
这一切都在中进行了解释,?[
但这并不是完全预期的行为。好吧,至少对我来说不是……
这是一种dplyr
解决方法:
#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()
我喜欢这个,因为它在没有注释的情况下易于阅读和理解,并且对数据框中的列位置变化具有鲁棒性。它还遵循矢量化的习惯用法 using -
to remove elements。
我一直认为必须有一个更好的成语,但是对于按名称减去列,我倾向于执行以下操作:
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
dropNamed()
Bernd Bischl 的BBmisc
包中调用了一个函数来执行此操作。
BBmisc::dropNamed(df, "x")
优点是它避免了重复数据框参数,因此适合管道输入magrittr
(就像dplyr
方法一样):
df %>% BBmisc::dropNamed("x")
如果您不想使用上述@hadley 的另一种解决方案:如果“COLUMN_NAME”是您要删除的列的名称:
df[,-which(names(df) == "COLUMN_NAME")]
除了select(-one_of(drop_col_names))
在较早的答案中演示之外,还有其他一些dplyr
用于删除列的选项,这些选项select()
不涉及定义所有特定的列名(使用 dplyr starwars 示例数据来处理列名的某些变化):
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
如果您需要删除数据框中可能存在或不存在的列,这里有一个轻微的扭曲,使用select_if()
它与 using 不同,如果列名称不存在,one_of()
则不会引发警告。Unknown columns:
在此示例中,“bad_column”不是数据框中的列:
starwars %>%
select_if(!names(.) %in% c('height', 'mass', 'bad_column'))
按数据框中的列名删除和删除列。
A <- df[ , c("Name","Name1","Name2","Name3")]
使用 查找要删除的列的索引which
。给这些索引一个负号 ( *-1
)。然后对这些值进行子集化,这将从数据框中删除它们。这是一个例子。
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
如果你有一个大data.frame
的内存使用率低[
。 . . . 或删除 a的列,rm
目前within
(R 3.6.2)使用更多内存 - 除了手册提示以交互方式使用之外。data.frame
subset
subset
getData <- function() {
n <- 1e7
set.seed(7)
data.frame(a = runif(n), b = runif(n), c = runif(n), d = runif(n))
}
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- DF[setdiff(names(DF), c("a", "c"))] ##
#DF <- DF[!(names(DF) %in% c("a", "c"))] #Alternative
#DF <- DF[-match(c("a","c"),names(DF))] #Alternative
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- subset(DF, select = -c(a, c)) ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#357 MB are used
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF <- within(DF, rm(a, c)) ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used
DF <- getData()
tt <- sum(.Internal(gc(FALSE, TRUE, TRUE))[13:14])
DF[c("a", "c")] <- NULL ##
sum(.Internal(gc(FALSE, FALSE, TRUE))[13:14]) - tt
#0.1 MB are used
另一个尚未发布的data.table.SD
选项是使用特殊动词,它代表数据的子集。与.SDcols
参数一起,您可以按名称或索引选择/删除列。
require(data.table)
# data
dt = data.table(
A = LETTERS[1:5],
B = 1:5,
C = rep(TRUE, 5)
)
# delete B
dt[ , .SD, .SDcols =! 'B' ]
# delete all matches (i.e. all columns)
cols = grep('[A-Z]+', names(dt), value = TRUE)
dt[ , .SD, .SDcols =! cols ]
可以在此处找到data.table中此类任务的所有选项的摘要
有很多方法可以做...
选项1:
df[ , -which(names(df) %in% c("name1","name2"))]
选项 2:
df[!names(df) %in% c("name1", "name2")]
选项 3:
subset(df, select=-c(name1,name2))
df <- data.frame(
+ a=1:5,
+ b=6:10,
+ c=rep(22,5),
+ d=round(runif(5)*100, 2),
+ e=round(runif(5)*100, 2),
+ f=round(runif(5)*100, 2),
+ g=round(runif(5)*100, 2),
+ h=round(runif(5)*100, 2)
+ )
> df
a b c d e f g h
1 1 6 22 76.31 39.96 66.62 72.75 73.14
2 2 7 22 53.41 94.85 96.02 97.31 85.32
3 3 8 22 98.29 38.95 12.61 29.67 88.45
4 4 9 22 20.04 53.53 83.07 77.50 94.99
5 5 10 22 5.67 0.42 15.07 59.75 31.21
> # remove cols: d g h
> newDf <- df[, c(1:3, 5), drop=TRUE]
> newDf
a b c e
1 1 6 22 39.96
2 2 7 22 94.85
3 3 8 22 38.95
4 4 9 22 53.53
5 5 10 22 0.42