filas - seleccionar columnas en r

Seleccionar columnas en el marco de datos R basado en aquellos*no*en un vector

Question

Estoy familiarizado con la posibilidad de extraer columnas de un marco de datos R (o matriz) así:

df.2 <- df[, c("name1", "name2", "name3")]

Pero, ¿puede uno usar a ! u otra herramienta para seleccionar todas las columnas menos las enumeradas ?

Para el fondo, tengo un marco de datos con bastantes vectores de columna y me gustaría evitar:

• Escribí la mayoría de los nombres cuando podía eliminar una minoría
• Usando el df.2 <- df[, c(1,3,5)] mucho más corto df.2 <- df[, c(1,3,5)] porque cuando mi archivo .csv cambia, mi código se vuelve obvio ya que la numeración ya no es la misma. Soy nuevo en R y creo haber aprendido de la manera difícil de no usar vectores numéricos para df''s más grandes que puedan cambiar.

Lo intenté:

df.2 <- df[, !c("name1", "name2", "name3")]
df.2 <- df[, !=c("name1", "name2", "name3")]

Y justo cuando estaba escribiendo esto, descubrí que esto funciona:

df.2 <- df[, !names(df) %in% c("name1", "name2", "name3")]

¿Hay una mejor manera que esta última?

Answer 1

La forma más fácil que me viene a la mente:

filtered_df <-df [, setdiff (nombres (df), c ("nombre1", "nombre2")]

en esencia, está calculando la diferencia establecida entre la lista completa de nombres de columna y el subconjunto que desea filtrar (nombre1 y nombre2 arriba).

Answer 2

Puede hacer una función personalizada para hacer esto si lo está usando para su propio uso para manipular datos. Puedo hacer algo como esto:

rm.col <- function(df, ...) {
    x <- substitute(...())
    z <- Trim(unlist(lapply(x, function(y) as.character(y))))
    df[, !names(df) %in% z]
}

rm.col(mtcars, hp, mpg)

El primer argumento es el nombre del marco de datos. los siguientes ... son los nombres de las columnas que desea eliminar.

Answer 3

Puede hacer una llamada más corta que también sea más generalizable con grep negativo:

df.2 <- df[, -grep("^name[1:3]$", names(df) )] 

Como grep devuelve números, puede usar la indexación negativa de vectores para eliminar columnas. Puede agregar más números o más patrones complejos.

Answer 4

Una alternativa a grep es which :

df.2 <- df[, -which(names(df) %in% c("name1", "name2", "name3"))]

Answer 5

Viejo hilo, pero aquí hay otra solución:

df.2 <- subset(df, select=-c(name1, name2, name3))

Esto fue publicado en otro hilo similar (aunque no puedo encontrarlo ahora). Debe ser un código sostenible en la situación que describes, y probablemente sea más fácil de leer y editar que algunas de las otras opciones.

Answer 6

dplyr::select() tiene varias opciones para dplyr::select() columnas específicas:

library(dplyr)

drop_columns <- c(''cyl'',''disp'',''hp'')
mtcars %>% 
  select(-one_of(drop_columns)) %>% 
  head(2)

              mpg drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4      21  3.9 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag  21  3.9 2.875 17.02  0  1    4    4

Al negar los nombres de columna específicos, lo siguiente quita la columna "hp" y las columnas de "qsec" a "engranaje":

mtcars %>% 
  select(-hp, -(qsec:gear)) %>% 
  head(2)

              mpg cyl disp drat    wt carb
Mazda RX4      21   6  160  3.9 2.620    4
Mazda RX4 Wag  21   6  160  3.9 2.875    4

También puede negar contains() , starts_with() , ends_with() o matches() :

mtcars %>% 
  select(-contains(''t'')) %>%
  select(-starts_with(''a'')) %>% 
  select(-ends_with(''b'')) %>% 
  select(-matches(''^m.+g$'')) %>% 
  head(2)

              cyl disp  hp  qsec vs gear
Mazda RX4       6  160 110 16.46  0    4
Mazda RX4 Wag   6  160 110 17.02  0    4