许多R用户最终想出了很多方法来从他们的数据中删除元素。一种方法是使用NULL，特别是当您想要执行某项操作时，例如从data.frame删除列或从list删除元素。
最终，用户遇到他们希望同时从data.frame删除多个列的情况，并且他们会在<- list(NULL)上找到解决方案（因为使用<- NULL会导致在一个错误）。
data.frame 是list的一种特殊类型，因此想象从list删除项目的方法并不算太难应与从data.frame中删除列相同。但是，它们会产生不同的结果，如下例所示。
## Make some small data--two data.frames and two lists
cars1 <- cars2 <- head(mtcars)[1:4]
cars3 <- cars4 <- as.list(cars2)
## Demonstration that the `list(NULL)` approach works
cars1[c("mpg", "cyl")] <- list(NULL)
cars1
# disp hp
# Mazda RX4 160 110
# Mazda RX4 Wag 160 110
# Datsun 710 108 93
# Hornet 4 Drive 258 110
# Hornet Sportabout 360 175
# Valiant 225 105
## Demonstration that simply using `NULL` does not work
cars2[c("mpg", "cyl")] <- NULL
# Error in `[<-.data.frame`(`*tmp*`, c("mpg", "cyl"), value = NULL) :
# replacement has 0 items, need 12
切换到将相同的概念应用于list，并比较行为的差异。
## Does not fully drop the items, but sets them to `NULL`
cars3[c("mpg", "cyl")] <- list(NULL)
# $mpg
# NULL
#
# $cyl
# NULL
#
# $disp
# [1] 160 160 108 258 360 225
#
# $hp
# [1] 110 110 93 110 175 105
## *Does* drop the `list` items while this would
## have produced an error with a `data.frame`
cars4[c("mpg", "cyl")] <- NULL
# $disp
# [1] 160 160 108 258 360 225
#
# $hp
# [1] 110 110 93 110 175 105
我遇到的主要问题是，如果data.frame是list，为什么在这种情况下它的表现如此不同？有一种万无一失的方法可以知道什么时候会丢弃一个元素，什么时候会产生错误，什么时候会给它一个NULL值呢？或者，我们是否依赖于反复试验？
答案 0 :(得分：8)
免责声明：这是一个相对较长的答案，不是很清楚，也不是很有趣，所以请随意跳过它或只阅读（某种）结论。
我尝试了一些跟踪
正如Ari B. Friedman所建议的[<-.data.frame。调试从函数的第162行开始，其中有一个测试来确定value（替换值参数）是否不是列表。
value不是列表然后它被认为是一个向量。矩阵和数组被视为一个向量，如帮助页面所示：
注意当替换值是一个数组（包括一个矩阵）时 它不被视为一系列列（如'data.frame'和 'as.data.frame'do）但作为单个列插入。
如果在LHS中仅选择了一列数据框，则唯一的约束是要替换的行数必须等于length(value)的倍数。如果是这种情况，value会根据需要与rep一起回收并转换为列表。如果length(value)==0，则没有回收（因为不可能），value只是转换为列表。
如果在LHS中选择了几列数据框，则约束有点复杂：length(value)必须等于或等于要替换的元素总数的倍数，即数字行*列数。
确切的测试如下：
(m < n * p && (m == 0L || (n * p)%%m))
其中n是行数，p是列数，m是value的长度。如果条件为FALSE，则value将转换为n x p矩阵（如有必要，可再循环），矩阵将按列拆分为列表。
如果value为NULL，则条件为m==0为TRUE，并且函数停止。
请注意，长度为0的每个value都会出现问题。例如，
cars1[,c("mpg")] <- numeric(0)
有效，而：
cars1[,c("mpg","disp")] <- numeric(0)
以与cars1[,c("mpg","disp")] <- NULL
value是一个列表如果value是一个列表，那么它将用于同时替换多个列。例如：
cars1[,c("mpg","disp")] <- list(1,2)
会将cars1$mpg替换为1s的向量，将cars1$disp替换为2s的向量。
这里有一种“双重回收”：
value列表的长度必须小于或等于要替换的列数。如果它更少，则完成经典回收。value列表的每个元素，其长度必须等于，大于或等于要替换的行数的倍数。如果它更少，则为每个列表元素进行另一次回收以匹配行数。如果更多，则会显示警告。当RHS中的value为list(NULL)时，实际上没有任何事情发生，因为无法进行回收（rep(NULL, 10)始终是NULL）。但代码仍在继续，最后每个要替换的列都被分配NULL，即被删除。
data.frame和list的行为不同，其中每个元素的长度必须相同。通过分配NULL删除多个列失败不是因为NULL值本身，而是因为NULL的长度为0.错误来自测试，该测试验证分配的长度value是要替换的元素数量的倍数（行数*列数）。
为多列处理value=NULL的情况似乎并不困难（通过添加大约四行简单代码），但它需要将NULL视为一种特殊情况。我无法确定它是否被处理，因为它会破坏函数实现的逻辑，或者因为它会产生我不知道的副作用。