如何按数据框中的名称删除列 [英] How to drop columns by name in a data frame

问题描述

我有一个大数据集，我想阅读具体的列或删除所有其他列。

I have a large data set and I would like to read specific columns or drop all the others.

data <- read.dta("file.dta")

我选择了我不感兴趣的列in：

I select the columns that I'm not interested in:

var.out <- names(data)[!names(data) %in% c("iden", "name", "x_serv", "m_serv")]

而不是我想请执行以下操作：

and than I'd like to do something like:

for(i in 1:length(var.out)) {
   paste("data$", var.out[i], sep="") <- NULL
}

删除所有不需要的列。这是最佳解决方案吗？

to drop all the unwanted columns. Is this the optimal solution?

推荐答案

您应该使用索引或子集函数。例如：

You should use either indexing or the subset function. For example :

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

然后你可以使用这个函数和列索引中的 - 运算符：

Then you can use the which function and the - operator in column indexation :

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， 选择子集函数的参数：然后可以使用 - 操作符直接在列名称的向量上，甚至可以忽略名称周围的引号！

Or, much simpler, use the select argument of the subset function : you can then use the - operator directly on a vector of column names, and you can even omit the quotes around the names !

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： p>

Note that you can also select the columns you want instead of dropping the others :

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

这篇关于如何按数据框中的名称删除列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！