Question

假设我有以下data：

             'aaa'     'a'     'aaron'     'abcde'     'azz'
        x1    ...      ...       ...         ...        ...
        x2    ...      ...       ...         ...        ...
        x3    ...      ...       ...         ...        ...

给定预定义的英语单词列表，如何使用which(.. %in% ..)运算符来获取向量位置，以便仅保留预定义的英语单词列表中存在的要素？

预期产出：

     'a'     'aaron'    
x1    ...      ...       
x2    ...      ...      
x3    ...      ...

Answer 1

如果我们有一个名字矢量，那么请使用%in%

df1[,colnames(df1) %in% v1]

Answer 2

如果您有要保留的列名列表，则可以运行此命令：

dat = dat[, colnames(dat) %in% list]

如果你有一个你不想留下的列名列表，你可以运行它：

dat = dat[, !(colnames(dat) %in% list)]

如果你正在使用data.table，你必须包含= FALSE才能使用。

dat = dat[, colnames(dat) %in% list, with = FALSE]

Answer 3

你可以通过多种方式做到这一点。使用which，您可以获得所需列位置的向量，然后只选择所需的列：

cols <- which(colnames(data) %in% list)
data[cols]

另一种方法是使用dplyr的select：

data %>% select_(.dots = list)

Answer 4

（昨天@Kristofersen对这个问题的答案很长）反之亦然：使用逻辑向量进行索引是好并且更安全：我已经给出了一个重要原因：＆＃34 ;哪位（...）＆＃34 ;.请尝试制作这样一个“不匹配”的作品。例子，看看你自己。第二个原因：处理（意外）NA＆＃39; s：如果你的逻辑向量包含NA＆＃39; s（。）都消除了它们，而你没有注意到某些东西是＆＃34;奇怪的＆＃34;使用您的数据（因为这通常是NA在逻辑矢量中的原因第三个原因：当新的选择条件出现时，您可以轻松地和/或（即&，|）逻辑向量。整数索引向量的等价物更容易出错（（尽管你经常可以使用union（）/ intersect（）/ setdiff（））。）保持逻辑更清晰，更安全，并使用which(.)用于索引的逻辑向量是一种糟糕实践，在R代码的太多地方都可以看到。我没有时间参加＃34;讲座＆＃34;现在，对不起。

如何删除R中不需要的功能？

4 个答案: