R で名前によって列を削除する方法 (例あり)

R のデータ フレームから列を名前で削除するには、次の 3 つの一般的な方法があります。

方法 1: Base R を使用する

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

方法 2: dplyr を使用する

 library (dplyr)

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

方法 3: data.table を使用する

 library (data.table)

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

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

次の例は、R の次のデータ フレームで各メソッドを実際に使用する方法を示しています。

 #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

例 1: Base R を使用して名前で列を削除する

次のコードは、ベース R のsubset()関数を使用してデータ フレームからポイント列とヘルパー列を削除する方法を示しています。

 #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

ポイント列とアシスト列は両方とも新しいデータ フレームから削除されていることに注意してください。

例 2: dplyr を使用して名前で列を削除する

次のコードは、dplyr パッケージのselect()関数を使用して、データ フレームからポイント列とヘルパー列を削除する方法を示しています。

 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

ポイント列とアシスト列は両方とも新しいデータ フレームから削除されていることに注意してください。

例 3: data.table を使用して名前で列を削除する

次のコードは、data.table パッケージを使用して両方の列を NULL に設定し、データ フレームからポイント列とヘルパー列を削除する方法を示しています。

 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

ポイント列とアシスト列の両方が新しいデータ テーブルから削除されていることに注意してください。

注: 3 つのメソッドはすべて同じ結果を生成しますが、非常に大規模なデータセットを操作する場合はdplyr メソッドとdata.tableメソッドの方が高速になる傾向があります。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

RでNA値を持つ列を削除する方法
Rで列を再配置する方法
R で列の名前を変更する方法