在 R 中刪除多列

Sheeraz Gul 2022年7月18日 R R Column R Data Frame
在 R 中刪除多列

可以從 R 中的資料框中同時刪除多個列。本教程演示如何在 R 中刪除多個列。

在 R 中刪除多列

有兩種方法可以從 R 中的資料框中刪除多個列。這些方法如下所示。

使用 Base R 刪除多列

我們可以通過將 Null 值分配給列來從 R 中的資料框中刪除多個列。使用 Base R 刪除 R 中的多個列的語法是:

DataFrame[ , c('column1', 'column2',………..,'column_n)] <- list(NULL)

其中 DataFrame 是給定的資料框,在 list 中,我們將列設為 Null。讓我們嘗試一個例子:

#create a data frame
Delftstack <- data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
                         LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
                         Id=c(101, 102, 103, 104, 105),
                         Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))

#View the data frame before deleting the columns
print('The DataFrame Before Deletion:')
Delftstack

#delete columns Name and LastName from a data frame
Delftstack[ , c('Name', 'LastName')] <- list(NULL)

#view data frame after deleting the columns
print('The DataFrame After Deletion:')
Delftstack

上面的程式碼將刪除作為引數給出的列。見輸出:

[1] "The DataFrame Before Deletion:"
      Name LastName  Id     Designation
1     Jack  Danials 101             CEO
2     John     Cena 102 Project Manager
3     Mike Chandler 103      Senior Dev
4 Michelle   McCool 104      Junior Dev
5   Jhonny    Nitro 105          Intern

[1] "The DataFrame After Deletion:"
   Id     Designation
1 101             CEO
2 102 Project Manager
3 103      Senior Dev
4 104      Junior Dev
5 105          Intern

我們還可以使用此方法使用要刪除的列範圍,該範圍可以用:運算子顯示,我們可以將其作為引數而不是列名傳遞。參見示例:

#create a data frame
Delftstack <- data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
                         LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
                         Id=c(101, 102, 103, 104, 105),
                         Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))

#View the data frame before deleting the columns
print('The DataFrame Before Deletion:')
Delftstack

#delete columns Name and LastName from data frame
Delftstack[, 1:2] <- list(NULL)

#view data frame after deleting the columns
print('The DataFrame After Deletion:')
Delftstack

上面的程式碼將具有與上面的示例類似的輸出。刪除後檢視結果:

[1] "The DataFrame After Deletion:"
   Id     Designation
1 101             CEO
2 102 Project Manager
3 103      Senior Dev
4 104      Junior Dev
5 105          Intern

使用 R 中的 dplyr 包刪除多列

我們還可以使用 dplyr 包從資料框中刪除多個列。我們可以使用 select() 方法提取列。

我們還可以使用 one_of 方法建立一個新的資料框,其中包含從給定資料框中刪除的列。

此方法的語法是:

dataframe_new <- data frame %>% select(- one_of(columns to be removed))

首先,安裝並載入 dplyr 包,然後我們可以使用上述方法從資料框中刪除多個列。參見示例:

install.packages("dplyr")
library("dplyr")

#create a data frame
Delftstack <- data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
                         LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
                         Id=c(101, 102, 103, 104, 105),
                         Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))

#View the data frame before deleting the columns
print('The DataFrame Before Deletion:')
Delftstack

# Columns to be removed
RemoveColumns <- c("Name", "LastName")

#delete columns Name and LastName from a data frame
DelftstackNew <- Delftstack %>% select(- one_of(RemoveColumns))

#view data frame after deleting the columns
print('The DataFrame After Deletion:')
DelftstackNew

上面的程式碼將從前一個資料框中建立一個新的資料框,其中包含已刪除的列。見輸出:

[1] "The DataFrame Before Deletion:"
      Name LastName  Id     Designation
1     Jack  Danials 101             CEO
2     John     Cena 102 Project Manager
3     Mike Chandler 103      Senior Dev
4 Michelle   McCool 104      Junior Dev
5   Jhonny    Nitro 105          Intern

[1] "The DataFrame After Deletion:"
   Id     Designation
1 101             CEO
2 102 Project Manager
3 103      Senior Dev
4 104      Junior Dev
5 105          Intern
Author: Sheeraz Gul
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Sheeraz is a Doctorate fellow in Computer Science at Northwestern Polytechnical University, Xian, China. He has 7 years of Software Development experience in AI, Web, Database, and Desktop technologies. He writes tutorials in Java, PHP, Python, GoLang, R, etc., to help beginners learn the field of Computer Science.

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