如何在R中提取具有相同名称但不同标识符的列答案

【问题标题】：How to extract columns with same name but different identifiers in R如何在R中提取具有相同名称但不同标识符的列
【发布时间】：2017-05-22 20:44:07
【问题描述】：

对不起，如果它太基础了，但我对 R 不熟悉。

我有一个数据框，其中包含多个具有相同列名的列，因此在导入到 R 后，已添加标识符。像这样的：

A = c(2, 3, 5)
A.1 = c('aa', 'bb', 'cc')
A.2 = c(TRUE, FALSE, TRUE) 
B = c(1, 2, 5)
B.1 = c('bb', 'cc', 'dd')
B.2 = c(TRUE, TRUE, TRUE) 

df = data.frame(A, A.1, A.2, B, B.1, B.2) 

df
  A A.1   A.2 B  B.1   B.2
1 2  aa  TRUE 1   bb  TRUE
2 3  bb FALSE 2   cc  TRUE
3 5  cc  TRUE 5   dd  TRUE

我想提取所有具有A 的列，而不考虑标识符扩展名，因此它变成：

  A A.1   A.2 
1 2  aa  TRUE 
2 3  bb FALSE 
3 5  cc  TRUE

我知道我们可以

df2 = df[, c("A", "A.1", "A.2")]

但是我有很多这种类型的列，所以我不想单独输入。我确信有一些聪明的方法可以做到这一点。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： r extract

【解决方案1】：

试试这个以获取名称以“A”开头的所有列

df2 = df[, grepl("^A", names( df))]

R 的提取'['-函数允许在其双参数模式下使用逻辑索引。您会发现 R 中的正则表达式函数非常有用，我建议您阅读?regex 以及寻找@G 的 SO 和 Rhelp Archives 上的示例。格洛腾迪克

【讨论】：

确定 A 之后之后的内容可能会很好。 df[,grep("^A(\\.\\d+)?$", names(df))]
@42- 效果很好！只是好奇：如果一个人也想要“A”和“B”呢？假设“B”也具有与“A”相同的模式。
@kin182 请看我对这个问题的附加答案。
@kin182 ：如果您想允许多个起始值匹配，则将选项括在方括号中，将它们放入正则表达式“捕获类”：grepl("^[AB]", names( df))。正如我上面所建议的，这也记录在?regex。

【解决方案2】：

如果我们使用tidyverse，starts_with 是一种方式

library(tidyverse)
df %>%
     select(starts_with("A"))
#  A A.1   A.2
#1 2  aa  TRUE
#2 3  bb FALSE
#3 5  cc  TRUE

【讨论】：

【解决方案3】：

library(stringr)
A = c(2, 3, 5)
A.1 = c('aa', 'bb', 'cc')
A.2 = c(TRUE, FALSE, TRUE) 
B = c(1, 2, 5)
B.1 = c('bb', 'cc', 'dd')
B.2 = c(TRUE, TRUE, TRUE)  
df = data.frame(A, A.1, A.2, B) 
df[,str_detect(names(df),'A')]
  A A.1   A.2
1 2  aa  TRUE
2 3  bb FALSE
3 5  cc  TRUE



#If you want to find out A or B. 
A = c(2, 3, 5)
A.1 = c('aa', 'bb', 'cc')
A.2 = c(TRUE, FALSE, TRUE) 
B = c(1, 2, 5)
B.1 = c('bb', 'cc', 'dd')
F.2 = c(TRUE, TRUE, TRUE) 
df = data.frame(A, A.1, A.2, B,F.2) 
df[,str_detect(names(df),'A|B')]
  A A.1   A.2 B
1 2  aa  TRUE 1
2 3  bb FALSE 2
3 5  cc  TRUE 5

【讨论】：

这种方法非常适合提取 A 和 B。谢谢！
你把事情复杂化了——df[,str_detect(names(df),'A')]——因为str_detect返回一个逻辑向量，它也可以用于选择。