【问题标题】:How to drop columns by name in a data frame如何在数据框中按名称删除列
【发布时间】:2011-07-11 04:26:45
【问题描述】:

我有一个大型数据集,我想读取特定列或删除所有其他列。

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

我选择了我不感兴趣的列:

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

而且我想做这样的事情:

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

删除所有不需要的列。这是最优解吗?

【问题讨论】:

  • 解决了这个问题,我在想subset(data, select=c(...)) 在我的情况下有助于删除变量。不过,问题主要是关于paste("data$",var.out[i],sep="") 部分以访问循环内感兴趣的列。我如何粘贴或以某种方式组成列名?感谢大家的关注和帮助

标签: r dataframe subset


【解决方案1】:

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,更简单的是,使用subset 函数的select 参数: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,您也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

【讨论】:

  • select 函数的subset 参数完美地完成了这项工作!谢谢朱巴!
  • which 不是必需的,请参阅 Ista 的回答。但是- 的子集很好!不知道!
  • subset 看起来不错,但它默默删除缺失值的方式对我来说似乎很危险。
  • subset 确实非常方便,但请记住避免使用它,除非您以交互方式使用 R。请参阅the Warning in the function's documentationthis SO question 了解更多信息。
  • “你甚至可以省略名字周围的引号!”,你实际上必须省略引号,否则你会得到一元运算符的无效参数。如果您的名称中有某些字符(例如“-”),则根本不能使用此方法,因为删除引号会导致 R 无法正确解析您的代码。
【解决方案2】:

不要为此使用-which(),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...

改为使用子集或! 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()

【讨论】:

  • setdiff 也很有用:setdiff(names(dat), c("foo", "bar"))
  • @hadley 的 setdiff 提案非常适合长名单。
【解决方案3】:

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,写起来比较快,可以直接给要移除的列赋值NULL:

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subset(),但它不能真正在代码中使用(甚至帮助文件都警告过它)。具体来说,我的一个问题是,如果你想直接使用 susbset() 的 drop 特性,你需要在不带引号的情况下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,而第一种重新分配方法更快:

                                        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)

【讨论】:

  • 我喜欢您使用NULL 的第二种选择,但是为什么当您输入两个以上的名称时需要使用list(NULL) 来分配它?我只是想知道它是如何工作的,因为我只尝试了一个名字,我不需要list()
  • @DarwinPC 是的。如果直接访问一个向量元素(使用$[[),使用&lt;- list(NULL) 实际上会导致错误的结果。如果您访问具有一列或多列的数据帧的子集,&lt;- list(NULL) 是可行的方法,即使单列数据帧不需要它(因为如果需要,df['myColumns'] 将被转换为向量)。
  • 这种行为改变了吗? NULLlist(NULL) 得到相同的结果。
【解决方案4】:

你也可以试试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

【讨论】:

  • 即使某些命名的列不存在,使用dplyr::select(df2, -one_of(c('x','y'))) 仍然有效(带有警告)
  • 这正是我正在寻找的解决方案@divibisan,谢谢!
【解决方案5】:

这里有一个快速解决方案。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多个与正则表达式匹配的列。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:考虑以下 cmets 中 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

【讨论】:

  • X[,-grep("B",colnames(X))] 在没有列名包含B 的情况下将不返回任何列,而不是返回所需的所有列。以X &lt;- iris 为例。这是使用带有计算值的负索引的问题。请考虑使用grepl
【解决方案6】:

我在使用data.table 包时尝试删除一列,但得到了意想不到的结果。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,data.table 的语法与data.frame 并不完全相同。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。您已被警告!

【讨论】:

  • 或者您可以使用DT[,var.out := NULL] 删除您希望这样做的列。
  • subset(x, select=...) 方法适用于 data.framedata.table
【解决方案7】:
df2 <- df[!names(df) %in% c("c1", "c2")]

【讨论】:

    【解决方案8】:

    我把代码改成:

    # 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]
    

    不管怎样,juba的回答是解决我问题的最好办法!

    【讨论】:

    • 为什么要循环执行此操作?答案 juba 的答案向您展示了如何一步完成。为什么要让它变得更复杂?
    • 当然我在我的代码中使用了subset 函数的select 参数。我只是想看看如何在循环中访问任意列,以防我想做其他事情而不仅仅是删除列。原始数据集有大约 1200 个变量,我只对使用其中的 4 个感兴趣,而不知道它们到底在哪里。
    【解决方案9】:

    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
    

    【讨论】:

      【解决方案10】:

      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)]
      

      源:https://www.listendata.com/2015/06/r-keep-drop-columns-from-data-frame.html

      【讨论】:

        【解决方案11】:

        由于声誉得分低,我无法在 cmets 中回答您的问题。

        接下来的代码会报错,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
        }
        

        或者干脆做:

        for(i in 1:length(var.out)) {
          data[var.out[i]] <- NULL
        }
        

        【讨论】:

          【解决方案12】:
          df = mtcars 
          
          删除 vs 和 am,因为它们是分类的。在数据集中 vs 在第 8 列,am 在第 9 列

          dfnum = df[,-c(8,9)]

          【讨论】:

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