您应该使用索引或subset函数。例如 ：
R> df <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z=3:7, u=4:8)
R> df
x y z u
1 1 2 3 4
2 2 3 4 5
3 3 4 5 6
4 4 5 6 7
5 5 6 7 8
然后您可以在列索引中使用该which函数和运算符：-
R> df[ , -which(names(df) %in% c("z","u"))]
x y
1 1 2
2 2 3
3 3 4
4 4 5
5 5 6
或者，更简单，使用函数的select参数subset：然后您可以-直接在列名向量上使用运算符，甚至可以省略名称周围的引号！
R> subset(df, select=-c(z,u))
x y
1 1 2
2 2 3
3 3 4
4 4 5
5 5 6
请注意，您还可以选择所需的列，而不是删除其他列：
R> df[ , c("x","y")]
x y
1 1 2
2 2 3
3 3 4
4 4 5
5 5 6
R> subset(df, select=c(x,y))
x y
1 1 2
2 2 3
3 3 4
4 4 5
5 5 6
不要-which()用于这个，这是非常危险的。考虑：
dat <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z=3:7, u=4:8)
dat[ , -which(names(dat) %in% c("z","u"))] ## works as expected
dat[ , -which(names(dat) %in% c("foo","bar"))] ## deletes all columns! Probably not what you wanted...
而是使用子集或!函数：
dat[ , !names(dat) %in% c("z","u")] ## works as expected
dat[ , !names(dat) %in% c("foo","bar")] ## returns the un-altered data.frame. Probably what you want
我从痛苦的经历中学到了这一点。不要过度使用which()！
首先，如果您使用相同的数据框，您可以使用直接索引（使用布尔向量）而不是重新访问列名；正如 Ista 指出的那样，它会更安全，并且编写和执行起来也更快。所以你只需要：
var.out.bool <- !names(data) %in% c("iden", "name", "x_serv", "m_serv")
然后，只需重新分配数据：
data <- data[,var.out.bool] # or...
data <- data[,var.out.bool, drop = FALSE] # You will need this option to avoid the conversion to an atomic vector if there is only one column left
其次，写起来更快，你可以直接将 NULL 分配给你要删除的列：
data[c("iden", "name", "x_serv", "m_serv")] <- list(NULL) # You need list() to respect the target structure.
最后，您可以使用子集（），但它不能真正在代码中使用（即使帮助文件也警告过它）。具体来说，我的一个问题是，如果您想直接使用 susbset() 的 drop 功能，您需要不带引号编写与列名对应的表达式：
subset( data, select = -c("iden", "name", "x_serv", "m_serv") ) # WILL NOT WORK
subset( data, select = -c(iden, name, x_serv, m_serv) ) # WILL
作为奖励，这里是不同选项的小基准，清楚地表明子集更慢，而第一个重新分配方法更快：
re_assign(dtest, drop_vec) 46.719 52.5655 54.6460 59.0400 1347.331
null_assign(dtest, drop_vec) 74.593 83.0585 86.2025 94.0035 1476.150
subset(dtest, select = !names(dtest) %in% drop_vec) 106.280 115.4810 120.3435 131.4665 65133.780
subset(dtest, select = names(dtest)[!names(dtest) %in% drop_vec]) 108.611 119.4830 124.0865 135.4270 1599.577
subset(dtest, select = -c(x, y)) 102.026 111.2680 115.7035 126.2320 1484.174
代码如下：
dtest <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z = 3:7)
drop_vec <- c("x", "y")
null_assign <- function(df, names) {
df[names] <- list(NULL)
df
}
re_assign <- function(df, drop) {
df <- df [, ! names(df) %in% drop, drop = FALSE]
df
}
res <- microbenchmark(
re_assign(dtest,drop_vec),
null_assign(dtest,drop_vec),
subset(dtest, select = ! names(dtest) %in% drop_vec),
subset(dtest, select = names(dtest)[! names(dtest) %in% drop_vec]),
subset(dtest, select = -c(x, y) ),
times=5000)
plt <- ggplot2::qplot(y=time, data=res[res$time < 1000000,], colour=expr)
plt <- plt + ggplot2::scale_y_log10() +
ggplot2::labs(colour = "expression") +
ggplot2::scale_color_discrete(labels = c("re_assign", "null_assign", "subset_bool", "subset_names", "subset_drop")) +
ggplot2::theme_bw(base_size=16)
print(plt)
你也可以试试这个dplyr包：
R> df <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z=3:7, u=4:8)
R> df
x y z u
1 1 2 3 4
2 2 3 4 5
3 3 4 5 6
4 4 5 6 7
5 5 6 7 8
R> library(dplyr)
R> dplyr::select(df2, -c(x, y)) # remove columns x and y
z u
1 3 4
2 4 5
3 5 6
4 6 7
5 7 8
这是一个快速解决方案。假设您有一个数据框 X，其中包含三列 A、B 和 C：
> X<-data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6))
> X
A B C
1 1 3 5
2 2 4 6
如果我想删除一列，比如 B，只需在 colnames 上使用 grep 来获取列索引，然后您可以使用它来省略该列。
> X<-X[,-grep("B",colnames(X))]
您的新 X 数据框如下所示（这次没有 B 列）：
> X
A C
1 1 5
2 2 6
grep 的美妙之处在于您可以指定与正则表达式匹配的多个列。如果我的 X 有五列（A、B、C、D、E）：
> X<-data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6),D=c(7,8),E=c(9,10))
> X
A B C D E
1 1 3 5 7 9
2 2 4 6 8 10
取出 B 列和 D 列：
> X<-X[,-grep("B|D",colnames(X))]
> X
A C E
1 1 5 9
2 2 6 10
编辑：在下面的评论中考虑 Matthew Lundberg 的 grepl 建议：
> X<-data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6),D=c(7,8),E=c(9,10))
> X
A B C D E
1 1 3 5 7 9
2 2 4 6 8 10
> X<-X[,!grepl("B|D",colnames(X))]
> X
A C E
1 1 5 9
2 2 6 10
如果我尝试删除不存在的列，则不会发生任何事情：
> X<-X[,!grepl("G",colnames(X))]
> X
A C E
1 1 5 9
2 2 6 10
我在使用包时尝试删除一列，data.table结果出乎意料。我有点认为以下内容可能值得发布。只是一点警告。
[由马修编辑...]
DF = read.table(text = "
fruit state grade y1980 y1990 y2000
apples Ohio aa 500 100 55
apples Ohio bb 0 0 44
apples Ohio cc 700 0 33
apples Ohio dd 300 50 66
", sep = "", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
DF[ , !names(DF) %in% c("grade")] # all columns other than 'grade'
fruit state y1980 y1990 y2000
1 apples Ohio 500 100 55
2 apples Ohio 0 0 44
3 apples Ohio 700 0 33
4 apples Ohio 300 50 66
library('data.table')
DT = as.data.table(DF)
DT[ , !names(dat4) %in% c("grade")] # not expected !! not the same as DF !!
[1] TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE
DT[ , !names(DT) %in% c("grade"), with=FALSE] # that's better
fruit state y1980 y1990 y2000
1: apples Ohio 500 100 55
2: apples Ohio 0 0 44
3: apples Ohio 700 0 33
4: apples Ohio 300 50 66
基本上， for 的语法data.table与data.frame. 实际上有很多不同之处，请参阅常见问题解答 1.1 和常见问题解答 2.17。你被警告了！
df2 <- df[!names(df) %in% c("c1", "c2")]
我将代码更改为：
# read data
dat<-read.dta("file.dta")
# vars to delete
var.in<-c("iden", "name", "x_serv", "m_serv")
# what I'm keeping
var.out<-setdiff(names(dat),var.in)
# keep only the ones I want
dat <- dat[var.out]
无论如何，juba的回答是我问题的最佳解决方案！
这是另一个可能对其他人有帮助的解决方案。下面的代码从大型数据集中选择少量的行和列。除了我使用粘贴函数来选择一组名称按顺序编号的列之外，这些列的选择与 juba 的一个答案一样：
df = read.table(text = "
state county city region mmatrix X1 X2 X3 A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3
1 1 1 1 111010 1 0 0 2 20 200 4 8 12 NA NA NA
1 2 1 1 111010 1 0 0 4 NA 400 5 9 NA NA NA NA
1 1 2 1 111010 1 0 0 6 60 NA NA 10 14 NA NA NA
1 2 2 1 111010 1 0 0 NA 80 800 7 11 15 NA NA NA
1 1 3 2 111010 0 1 0 1 2 1 2 2 2 10 20 30
1 2 3 2 111010 0 1 0 2 NA 1 2 2 NA 40 50 NA
1 1 4 2 111010 0 1 0 1 1 NA NA 2 2 70 80 90
1 2 4 2 111010 0 1 0 NA 2 1 2 2 10 100 110 120
1 1 1 3 010010 0 0 1 10 20 10 200 200 200 1 2 3
1 2 1 3 001000 0 0 1 20 NA 10 200 200 200 4 5 9
1 1 2 3 101000 0 0 1 10 10 NA 200 200 200 7 8 NA
1 2 2 3 011010 0 0 1 NA 20 10 200 200 200 10 11 12
", sep = "", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
df
df2 <- df[df$region == 2, names(df) %in% c(paste("C", seq_along(1:3), sep=''))]
df2
# C1 C2 C3
# 5 10 20 30
# 6 40 50 NA
# 7 70 80 90
# 8 100 110 120
如果您确切知道原始数据框中名为“df”的列的名称：
cols_to_drop <- c("A", "B", "C")
df_clean = df[,!(names(df) %in% cols_to_drop)]
来源：https ://www.listendata.com/2015/06/r-keep-drop-columns-from-data-frame.html
由于声誉得分低，我无法在评论中回答您的问题。
下一个代码会给你一个错误，因为粘贴函数返回一个字符串
for(i in 1:length(var.out)) {
paste("data$", var.out[i], sep="") <- NULL
}
这是一个可能的解决方案：
for(i in 1:length(var.out)) {
text_to_source <- paste0 ("data$", var.out[i], "<- NULL") # Write a line of your
# code like a character string
eval (parse (text=text_to_source)) # Source a text that contains a code
}
或者只是这样做：
for(i in 1:length(var.out)) {
data[var.out[i]] <- NULL
}
df = mtcars
dfnum = df[,-c(8,9)]