我有这个数据框:
state county city region mmatrix X1 X2 X3 A1 A2 A3 B1 B2 B3 C1 C2 C3
1 1 1 1 111010 1 0 0 2 20 200 Push 8 12 NA NA NA
1 2 1 1 111010 1 0 0 4 NA 400 Shove 9 NA
现在我想要排除名称以某个字符串结尾的列,例如" 1" (即A1和B1)。我写了这段代码:
df_redacted <- df[, -grep("\\1$", colnames(df))]
然而,这似乎删除了每一列。如何修改代码,使其仅删除与模式匹配的列(即以&#34; 3&#34;或任何其他字符串结尾)?
解决方案必须能够处理具有数值和分类值的数据帧。
答案 0 :(得分:32)
如果我将代码应用于最小的示例并只搜索字符串“A”,那么您的代码就像魅力一样:
df <- data.frame(ID = 1:10,
A1 = rnorm(10),
A2 = rnorm(10),
B1 = letters[1:10],
B2 = letters[11:20])
df[, -grep("A", colnames(df))]
因此,您的问题更多是正则表达式问题,而不是如何删除列。如果我运行你的代码,我会收到一个错误:
df[, -grep("\\3$", colnames(df))]
Error in grep("\\3$", colnames(df)) :
invalid regular expression '\3$', reason 'Invalid back reference'
更新:为什么不使用以下表达式?
df[, -grep("1$", colnames(df))]
ID A2 B2
1 1 2.0957940 k
2 2 -1.7177042 l
3 3 -0.0448357 m
4 4 1.2899925 n
5 5 0.7569659 o
6 6 -0.5048024 p
7 7 0.6929080 q
8 8 -0.5116399 r
9 9 -1.2621066 s
10 10 0.7664955 t
答案 1 :(得分:10)
我使用tidyverse找到了一个简单的答案。如果你的colnames包含&#34; This&#34;,那么所有变量都包含&#34; This&#34;将被删除。
library(tidyverse)
df_new <- df %>% select(-contains("This"))
答案 2 :(得分:7)
作为一个额外的答案,因为我偶然发现了这个,在寻找data.table
解决此问题的方法时。
library(data.table)
dt <- data.table(df)
drop.cols <- grep("1$", colnames(dt))
dt[, (drop.cols) := NULL]
答案 3 :(得分:5)
要排除您可以使用的任何字符串,您可以使用...
# Search string to exclude
strng <- "1"
df <- data.frame(matrix(runif(25,max=10),nrow=5))
colnames(df) <- paste( "EX" , 1:5 )
df_red <- df[, -( grep(paste0( strng , "$" ) , colnames(df),perl = TRUE) ) ]
df
# EX 1 EX 2 EX 3 EX 4 EX 5
# 1 7.332913 4.972780 1.175947853 6.428073 8.625763
# 2 2.730271 3.734072 6.031157537 1.305951 8.012606
# 3 9.450122 3.259247 2.856123205 5.067294 7.027795
# 4 9.682430 5.295177 0.002015966 9.322912 7.424568
# 5 1.225359 1.577659 4.013616377 5.092042 5.130887
df_red
# EX 2 EX 3 EX 4 EX 5
# 1 4.972780 1.175947853 6.428073 8.625763
# 2 3.734072 6.031157537 1.305951 8.012606
# 3 3.259247 2.856123205 5.067294 7.027795
# 4 5.295177 0.002015966 9.322912 7.424568
# 5 1.577659 4.013616377 5.092042 5.130887
答案 4 :(得分:0)
您可以使用正则表达式进一步扩展它,以进行更广泛的模式搜索。我有一个数据框架,其中有一堆带有"name"
,“ upper_name” and
“ lower_name”`的列,因为它们代表了一系列序列的置信区间,但是我并不需要全部。因此,使用正则表达式,您可以执行以下操作:
pattern = "(upper_[a-z]*)|(lower_[a-z]*)"
policyData <- policyData[, -grep(pattern = pattern, colnames(policyData))]
“ |”允许我在正则表达式中包含or语句,这样我就可以一次完成一次操作,而不必查找每个模式。