抱歉，这似乎是一个非常愚蠢的问题，但 dataframe[ ,-1] 和 dataframe[-1] 相同，它适用于所有数据类型吗？
为什么它们是一样的
【问题讨论】：
抱歉，想留下这个作为评论，但认为它太大了，我只是觉得有趣的是，唯一保持非整数的是 dataframe[1]。
对于 Carl 的回答，似乎 dataframe[[1]] 也被视为矩阵。 但是 dataframe[1] 不是....
但它不能被视为矩阵，因为 dataframe[[1]] 和 matrix[[1]] 的结果不同。
D <- as.data.frame(matrix(1:16,4))
D
M <- (matrix(1:16,4))
M
> D[ ,1] # data frame leaving out first column
[1] 1 2 3 4
> D[[1]] # first column of dataframe
[1] 1 2 3 4
> D[1] # First column of dataframe
V1
1 1
2 2
3 3
4 4
>
> class(D[ ,1])
[1] "integer"
> class(D[[1]])
[1] "integer"
> class(D[1])
[1] "data.frame"
>
> M[ ,1] # matrix leaving out first column
[1] 1 2 3 4
> M[[1]] # First element of first row & col
[1] 1
> M[1] # First element of first row & col
[1] 1
>
> class(M[ ,1])
[1] "integer"
> class(M[[1]])
[1] "integer"
> class(M[1])
[1] "integer"
【讨论】：
差不多了。
[-1] 使用 data.frame 是一个列表这一事实，因此当您执行 dataframe[-1] 时，它会返回另一个没有第一个元素（即列）的 data.frame（列表）。
[ ,-1]使用 data.frame 是二维数组这一事实，因此当您执行dataframe[, -1] 时，您会得到不包括第一列的子数组。
先验，它们听起来很像，但第二种情况也默认尝试减少它返回的子数组的维度。因此，根据您的dataframe 的尺寸，您可能会得到一个 data.frame 或一个向量，例如：
> data <- data.frame(a = 1:2, b = 3:4)
> class(data[-1])
[1] "data.frame"
> class(data[, -1])
[1] "integer"
您可以使用drop = FALSE 覆盖该行为：
> class(data[, -1, drop = FALSE])
[1] "data.frame"
【讨论】：
plot 进行确认。也给使用dim(dataframe)。
dataframe[-1] 将以向量形式处理您的数据，因此返回除第一个元素 [[edit]] 之外的所有元素，正如已经指出的那样，结果是一列，因为 data.frame 是 @987654323 @。 dataframe[,-1] 将以矩阵形式处理您的数据，返回除第一列之外的所有数据。
【讨论】：