tablas - seleccionar columnas en r

Seleccione múltiples columnas en data.table por sus índices numéricos

Question

¿Cómo podemos seleccionar múltiples columnas usando un vector de sus índices numéricos (posición) en data.table ?

Así es como lo haríamos con un data.frame :

df <- data.frame(a = 1, b = 2, c = 3)
df[ , 2:3]
#   b c
# 1 2 3

Answer 1

@Tom, muchas gracias por señalar esta solución. Funciona muy bien para mí.

Estaba buscando una forma de excluir una columna de la impresión y del ejemplo anterior. Para excluir la segunda columna puede hacer algo como esto

library(data.table)
dt <- data.table(a=1:2, b=2:3, c=3:4)
dt[,.SD,.SDcols=-2]
dt[,.SD,.SDcols=c(1,3)]

Answer 2

Desde v1.10.2 en adelante, también puede usar ..

dt <- data.table(a=1:2, b=2:3, c=3:4)

keep_cols = c("a", "c")

dt[, ..keep_cols]

Answer 3

Es un poco detallado, pero me he acostumbrado a usar la variable oculta .SD .

b<-data.table(a=1,b=2,c=3,d=4)
b[,.SD,.SDcols=c(1:2)]

Es un poco molesto, pero no pierdes otras características de data.table (no creo), por lo que aún deberías poder usar otras funciones importantes como join tables, etc.

Answer 4

Para las versiones de data.table >= 1.9.8 , todo lo siguiente funciona:

library(data.table)
dt <- data.table(a = 1, b = 2, c = 3)

# select single column by index
dt[, 2]
#    b
# 1: 2

# select multiple columns by index
dt[, 2:3]
#    b c
# 1: 2 3

# select single column by name
dt[, "a"]
#    a
# 1: 1

# select multiple columns by name
dt[, c("a", "b")]
#    a b
# 1: 1 2

Para las versiones de data.table < 1.9.8 (para las cuales la selección de columna numérica requirió el uso de with = FALSE ), vea esta versión previa de esta respuesta. Ver también NEWS , Cambios en v1.9.8 / CAMBIOS POTENCIALMENTE ROTOS / punto 2.

Answer 5

Si desea utilizar nombres de columna para seleccionar las columnas, simplemente use .() , Que es un alias para list() :

library(data.table)
dt <- data.table(a = 1:2, b = 2:3, c = 3:4)
dt[ , .(b, c)] # select the columns b and c
# Result:
#    b c
# 1: 2 3
# 2: 3 4