如何在 r 中按名称删除列（附示例）

在 R 中按名称从数据框中删除列有三种常见方法：

方法一：使用Base R

 #drop col2 and col4 from data frame
df_new <- subset(df, select = -c(col2, col4))

方法2：使用dplyr

 library (dplyr)

#drop col2 and col4 from data frame
df_new <- df %>% select(-c(col2, col4))

方法3：使用data.table

 library (data.table)

#convert data frame to data table
dt <- setDT(df)

#drop col2 and col4 from data frame
dt[, c(' col2 ', ' col4 '):=NULL]

以下示例展示了如何在 R 中使用以下数据框实际使用每种方法：

 #create data frame
df <- data. frame (team=c('A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D'),
                 points=c(12, 15, 22, 29, 35, 24, 11, 24),
                 rebounds=c(10, 4, 4, 15, 14, 9, 12, 8),
                 assists=c(7, 7, 5, 8, 19, 14, 11, 10))

#view data frame
df

  team points rebound assists
1 A 12 10 7
2 to 15 4 7
3 B 22 4 5
4 B 29 15 8
5 C 35 14 19
6 C 24 9 14
7 C 11 12 11
8 D 24 8 10

示例 1：使用 Base R 按名称删除列

以下代码展示了如何使用基本 R 中的subset()函数从数据框中删除点和辅助列：

 #create new data frame by dropping points and assists columns
df_new <- subset(df, select = -c(points, assists))

#view new data frame
df_new

  team rebounds
1 to 10
2 to 4
3 B 4
4 B 15
5 C 14
6 C 9
7 C 12
8 D 8

请注意，得分和助攻列均已从新数据框中删除。

示例 2：使用 dplyr 按名称删除列

以下代码显示了如何使用 dplyr 包中的select()函数从数据框中删除点和辅助列：

 library (dplyr)

#create new data frame by dropping points and assists columns
df_new <- df %>% select(-c(points, assists))

#view new data frame
df_new

  team rebounds
1 to 10
2 to 4
3 B 4
4 B 15
5 C 14
6 C 9
7 C 12
8 D 8

请注意，得分和助攻列均已从新数据框中删除。

示例 3：使用 data.table 按名称删除列

以下代码显示了如何通过使用 data.table 包将点列和辅助列设置为 NULL 来从数据框中删除这两列：

 library (data.table)

#convert data frame to data table
dt <- setDT(df)

#drop points and assists columns
dt[, c(' points ', ' assists '):=NULL]

#view updated data table
dt

   team rebounds
1: At 10
2: A 4
3:B4
4:B15
5:C14
6: C 9
7:C12
8: D 8

请注意，得分和助攻列均已从新数据表中删除。

注意：所有三种方法都会产生相同的结果，但在处理极大的数据集时， dplyr和data.table方法往往会更快。

其他资源

以下教程解释了如何在 R 中执行其他常见任务：

如何在R中删除具有NA值的列
如何在 R 中重新排列列
如何在 R 中重命名列