{"id":4259,"date":"2023-07-12T11:47:53","date_gmt":"2023-07-12T11:47:53","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-elimina-tutte-le-colonne-tranne\/"},"modified":"2023-07-12T11:47:53","modified_gmt":"2023-07-12T11:47:53","slug":"r-elimina-tutte-le-colonne-tranne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-elimina-tutte-le-colonne-tranne\/","title":{"rendered":"A: come rimuovere tutte le colonne tranne alcune specifiche"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per rimuovere tutte le colonne tranne alcune da un frame di dati in R:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 1: utilizzare Base R<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>df &lt;- df[c(' <span style=\"color: #ff0000;\">col2<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">col6<\/span> ')]\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Metodo 2: usa dplyr<\/strong><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (dplyr)\n\ndf &lt;- df %&gt;% select(col2, col6)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Entrambi i metodi rimuovono tutte le colonne dal data frame tranne le colonne chiamate <strong>col2<\/strong> e <strong>col6<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il seguente frame di dati in R:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create data frame\n<\/span>df &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'),\n                 points=c(18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28),\n                 assists=c(5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4),\n                 rebounds=c(11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12),\n                 steals=c(4, 3, 3, 2, 5, 4, 3, 8),\n                 blocks=c(1, 0, 0, 3, 2, 2, 1, 5))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view data frame\n<\/span>df\n\n  team points assists rebounds steals blocks\n1 A 18 5 11 4 1\n2 B 22 7 8 3 0\n3 C 19 7 10 3 0\n4 D 14 9 6 2 3\n5 E 14 12 6 5 2\n6 F 11 9 5 4 2\n7 G 20 9 9 3 1\n8:28 4 12 8 5<\/strong><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: rimuovi tutte le colonne tranne quelle specifiche utilizzando Base R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare la seguente sintassi per rimuovere tutte le colonne dal data frame tranne quelle chiamate <strong>punti<\/strong> e <strong>blocchi<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#drop all columns except points and blocks\n<\/span>df &lt;- df[c(' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">blocks<\/span> ')]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated data frame\n<\/span>df\n\n  point blocks\n1 18 1\n2 22 0\n3 19 0\n4 14 3\n5 14 2\n6 11 2\n7 20 1\n8 28 5\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che rimangono solo le colonne <strong>punto<\/strong> e <strong>blocco<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutte le altre colonne sono state rimosse.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: rimuovi tutte le colonne tranne alcune utilizzando dplyr<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo anche usare la funzione <strong>select()<\/strong> dal pacchetto <a href=\"https:\/\/dplyr.tidyverse.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">dplyr<\/a> per rimuovere tutte le colonne dal data frame tranne quelle chiamate <strong>punti<\/strong> e <strong>blocchi<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (dplyr)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#drop all columns except points and blocks<\/span>\ndf &lt;- df %&gt;% select(points, blocks)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view updated data frame<\/span>\ndf\n\n  point blocks\n1 18 1\n2 22 0\n3 19 0\n4 14 3\n5 14 2\n6 11 2\n7 20 1\n8 28 5\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che rimangono solo le colonne <strong>punto<\/strong> e <strong>blocco<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 corrisponde ai risultati dell&#8217;esempio precedente.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/il-nome-delle-colonne-di-rilascio-r-contiene\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come rimuovere le colonne se il nome contiene una stringa specifica in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/dplyr-rilascia-piu-colonne\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eliminare pi\u00f9 colonne utilizzando dplyr<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/rimuovere-le-colonne-con-na-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eliminare colonne con valori NA in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per rimuovere tutte le colonne tranne alcune da un frame di dati in R: Metodo 1: utilizzare Base R df &lt;- df[c(&#8216; 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