根据位置跨数据框删除列答案

【问题标题】：Deleting column across data frames depending on location根据位置跨数据框删除列
【发布时间】：2015-07-06 16:06:29
【问题描述】：

我有一组数据框对应下面的示例：

df1 <- data.frame(id=1:10, relevant_values=11:20, rubbish = runif(n = 10), 
                  important_as_well = 11:20)
df2 <- data.frame(id=1:10, something_important=11:20, not_relevant = runif(n = 10))
df3 <- data.frame(id=1:10, may_be_valid=11:20, nonsense = runif(n = 10),
                  crucial=11:20)

我想循环浏览这些数据集并删除rubbish、not_relevant 和nonsense 列。这些列在数据集中始终位于同一位置，3，如上例所示，但名称不同。

【问题讨论】：

标签： r list dataframe apply

【解决方案1】：

您可以使用负索引删除第三列：

df1 <- df1[, -3]
df2 <- df2[, -3]
df3 <- df3[, -3]

我建议不要以编程方式循环访问和访问这些变量，如果您想对每个变量执行相同的操作，建议您将它们保存在一个列表中。但是，如果您确实想访问它们，可以使用get 和assign：

var_names <- paste0("df", 1:3)
lapply(var_names, function(n) assign(n, get(n)[, -3]))

【讨论】：

我正要说“或使用列表”:) 与您的方法类似的是l <- mget(ls(pattern = "^df\\d+")); l <- lapply(l, [, -3)
谢谢，我同意原则上，从循环中的所有数据帧中删除变量不是最安全的选择，但是，在这种特殊情况下，数据帧是使用不需要的变量自动生成的总是插入df，因此我希望使用循环。
@Konrad 为什么不将自动生成的数据框设置为存储在列表中？
绝对可以，每个df 都是通过read.csv 导入的，所以我可以在循环中运行它来导入字符串，然后应用函数来删除列。
@Konrad 是的，我也会这样做。使用 lapply 比循环更容易：dfs <- lapply(file_names, read.csv, ...)（其中 ... 具有控制 read.csv 的额外参数）