Выберите все столбцы, кроме определенных (по имени) в R? [Дубликат]

Question

Выберите все столбцы, кроме определенных (по имени) в R? [Дубликат]

Помимо этих выше ответов, я хотел бы добавить несколько функций:

    public static int parseIntOrDefault(String value, int defaultValue) {
    int result = defaultValue;
    try {
      result = Integer.parseInt(value);
    } catch (Exception e) {

    }
    return result;
  }

  public static int parseIntOrDefault(String value, int beginIndex, int defaultValue) {
    int result = defaultValue;
    try {
      String stringValue = value.substring(beginIndex);
      result = Integer.parseInt(stringValue);
    } catch (Exception e) {

    }
    return result;
  }

  public static int parseIntOrDefault(String value, int beginIndex, int endIndex, int defaultValue) {
    int result = defaultValue;
    try {
      String stringValue = value.substring(beginIndex, endIndex);
      result = Integer.parseInt(stringValue);
    } catch (Exception e) {

    }
    return result;
  }

И вот результаты при их запуске:

  public static void main(String[] args) {
    System.out.println(parseIntOrDefault("123", 0)); // 123
    System.out.println(parseIntOrDefault("aaa", 0)); // 0
    System.out.println(parseIntOrDefault("aaa456", 3, 0)); // 456
    System.out.println(parseIntOrDefault("aaa789bbb", 3, 6, 0)); // 789
  }

230

r dataframe

задан csgillespie 30 September 2013 в 13:34

10 ответов

Сначала вы можете использовать прямую индексацию (с булевыми векторами) вместо повторного доступа к именам столбцов, если вы работаете с одним и тем же фреймом данных; это будет безопаснее, как указано Истой, и быстрее писать и исполнять. Так что вам нужно только:

var.out.bool <- !names(data) %in% c("iden", "name", "x_serv", "m_serv")

, а затем просто переназначить данные:

data <- data[,var.out.bool] # or...
data <- data[,var.out.bool, drop = FALSE] # You will need this option to avoid the conversion to an atomic vector if there is only one column left

Второй , быстрее записать, вы можете прямо присваиваем NULL столбцам, которые вы хотите удалить:

data[c("iden", "name", "x_serv", "m_serv")] <- list(NULL) # You need list() to respect the target structure.

Наконец вы можете использовать подмножество (), но оно не может быть действительно использовано в коде (даже помощь файл предупреждает об этом). В частности, проблема в том, что если вы хотите напрямую использовать функцию drop для susbset (), вам нужно написать без кавычек выражение, соответствующее именам столбцов:

subset( data, select = -c("iden", "name", "x_serv", "m_serv") ) # WILL NOT WORK
subset( data, select = -c(iden, name, x_serv, m_serv) ) # WILL

Как bonus , здесь приведен малый критерий для разных опций, который ясно показывает, что подмножество является более медленным, и что первый, переназначающий метод быстрее:

                                        re_assign(dtest, drop_vec)  46.719  52.5655  54.6460  59.0400  1347.331
                                      null_assign(dtest, drop_vec)  74.593  83.0585  86.2025  94.0035  1476.150
               subset(dtest, select = !names(dtest) %in% drop_vec) 106.280 115.4810 120.3435 131.4665 65133.780
 subset(dtest, select = names(dtest)[!names(dtest) %in% drop_vec]) 108.611 119.4830 124.0865 135.4270  1599.577
                                  subset(dtest, select = -c(x, y)) 102.026 111.2680 115.7035 126.2320  1484.174

Microbench graph [/g5]

Код ниже:

dtest <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z = 3:7)
drop_vec <- c("x", "y")

null_assign <- function(df, names) {
  df[names] <- list(NULL)
  df
}

re_assign <- function(df, drop) {
  df <- df [, ! names(df) %in% drop, drop = FALSE]
  df
}

res <- microbenchmark(
  re_assign(dtest,drop_vec),
  null_assign(dtest,drop_vec),
  subset(dtest, select = ! names(dtest) %in% drop_vec),
  subset(dtest, select = names(dtest)[! names(dtest) %in% drop_vec]),
  subset(dtest, select = -c(x, y) ),
times=5000)

plt <- ggplot2::qplot(y=time, data=res[res$time < 1000000,], colour=expr)
plt <- plt + ggplot2::scale_y_log10() + 
  ggplot2::labs(colour = "expression") + 
  ggplot2::scale_color_discrete(labels = c("re_assign", "null_assign", "subset_bool", "subset_names", "subset_drop")) +
  ggplot2::theme_bw(base_size=16)
print(plt)

40

ответ дан Antoine Lizée 26 August 2018 в 04:29

1

– Darwin PC 28 July 2015 в 10:07
2

– Antoine Lizée 3 August 2015 в 18:08

Я изменил код на:

# read data
dat<-read.dta("file.dta")

# vars to delete
var.in<-c("iden", "name", "x_serv", "m_serv")

# what I'm keeping
var.out<-setdiff(names(dat),var.in)

# keep only the ones I want       
dat <- dat[var.out]

В любом случае, ответ Джубы - лучшее решение моей проблемы!

0

ответ дан Cleb 26 August 2018 в 04:29

1

– Ista 9 March 2011 в 16:38
2

– leroux 9 March 2011 в 17:02

Я не могу ответить на ваш вопрос в комментариях из-за низкой оценки репутации.

Следующий код даст вам ошибку, потому что функция вставки возвращает символьную строку

for(i in 1:length(var.out)) {
   paste("data$", var.out[i], sep="") <- NULL
}

Вот возможное решение:

for(i in 1:length(var.out)) {

  text_to_source <- paste0 ("data$", var.out[i], "<- NULL") # Write a line of your
                                                  # code like a character string
  eval (parse (text=text_to_source)) # Source a text that contains a code
}

или просто выполните:

for(i in 1:length(var.out)) {
  data[var.out[i]] <- NULL
}

-1

ответ дан demongolem 26 August 2018 в 04:29

Не используйте -which() для этого, это очень опасно. Рассмотрим:

dat <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z=3:7, u=4:8)
dat[ , -which(names(dat) %in% c("z","u"))] ## works as expected
dat[ , -which(names(dat) %in% c("foo","bar"))] ## deletes all columns! Probably not what you wanted...

Вместо этого используйте подмножество или функцию !:

dat[ , !names(dat) %in% c("z","u")] ## works as expected
dat[ , !names(dat) %in% c("foo","bar")] ## returns the un-altered data.frame. Probably what you want

Я узнал об этом из-за болезненного опыта. Не злоупотребляйте which()!

97

ответ дан Ista 26 August 2018 в 04:29

1

– hadley 9 March 2011 в 03:20

Вот быстрое решение для этого. Скажем, у вас есть кадр данных X с тремя столбцами A, B и C:

> X<-data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6))
> X
  A B C
1 1 3 5
2 2 4 6

Если я хочу удалить столбец, скажем B, просто используйте grep для colnames, чтобы получить индекс столбца, который вы можете использовать, чтобы опустить столбец.

> X<-X[,-grep("B",colnames(X))]

Ваш новый кадр данных X будет выглядеть следующим образом (на этот раз без столбца B):

Красота grep заключается в том, что вы можете указать несколько столбцов, которые соответствуют регулярному выражению. Если у меня есть X с пятью столбцами (A, B, C, D, E):

> X<-data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6),D=c(7,8),E=c(9,10))
> X
  A B C D  E
1 1 3 5 7  9
2 2 4 6 8 10

Вынуть столбцы B и D:

> X<-X[,-grep("B|D",colnames(X))]
> X
  A C  E
1 1 5  9
2 2 6 10

EDIT: grepl предложение Мэтью Лундберга в комментариях ниже:

> X<-data.frame(A=c(1,2),B=c(3,4),C=c(5,6),D=c(7,8),E=c(9,10))
> X
  A B C D  E
1 1 3 5 7  9
2 2 4 6 8 10
> X<-X[,!grepl("B|D",colnames(X))]
> X
  A C  E
1 1 5  9
2 2 6 10

Если я попытаюсь удалить столбец, который не существует, ничего не должно произойти:

> X<-X[,!grepl("G",colnames(X))]
> X
  A C  E
1 1 5  9
2 2 6 10

6

ответ дан Joben R. Ilagan 26 August 2018 в 04:29

1

– Matthew Lundberg 25 December 2015 в 03:33

Вот еще одно решение, которое может быть полезным для других. Приведенный ниже код выбирает небольшое количество строк и столбцов из большого набора данных. Столбцы выбираются как в одном из ответов Джубы, за исключением того, что я использую функцию вставки, чтобы выбрать набор столбцов с именами, которые нумеруются последовательно:

df = read.table(text = "

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       4      8     12      NA      NA      NA
  1      2     1      1     111010   1  0  0     4     NA    400       5      9     NA      NA      NA      NA
  1      1     2      1     111010   1  0  0     6     60     NA      NA     10     14      NA      NA      NA
  1      2     2      1     111010   1  0  0    NA     80    800       7     11     15      NA      NA      NA

  1      1     3      2     111010   0  1  0     1      2      1       2      2      2      10      20      30
  1      2     3      2     111010   0  1  0     2     NA      1       2      2     NA      40      50      NA
  1      1     4      2     111010   0  1  0     1      1     NA      NA      2      2      70      80      90
  1      2     4      2     111010   0  1  0    NA      2      1       2      2     10     100     110     120

  1      1     1      3     010010   0  0  1    10     20     10     200    200    200       1       2       3
  1      2     1      3     001000   0  0  1    20     NA     10     200    200    200       4       5       9
  1      1     2      3     101000   0  0  1    10     10     NA     200    200    200       7       8      NA
  1      2     2      3     011010   0  0  1    NA     20     10     200    200    200      10      11      12

", sep = "", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
df

df2 <- df[df$region == 2, names(df) %in% c(paste("C", seq_along(1:3), sep=''))]
df2

#    C1  C2  C3
# 5  10  20  30
# 6  40  50  NA
# 7  70  80  90
# 8 100 110 120

1

ответ дан Mark Miller 26 August 2018 в 04:29

df2 <- df[!names(df) %in% c("c1", "c2")]

1

ответ дан Marvin W 26 August 2018 в 04:29

Я попытался удалить столбец при использовании пакета data.table и получил неожиданный результат. Я думаю, что следующее может стоить публикации.

[Отредактировано Мэтью ...]

DF = read.table(text = "
     fruit state grade y1980 y1990 y2000
     apples Ohio   aa    500   100   55
     apples Ohio   bb      0     0   44
     apples Ohio   cc    700     0   33
     apples Ohio   dd    300    50   66
", sep = "", header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

DF[ , !names(DF) %in% c("grade")]   # all columns other than 'grade'
   fruit state y1980 y1990 y2000
1 apples  Ohio   500   100    55
2 apples  Ohio     0     0    44
3 apples  Ohio   700     0    33
4 apples  Ohio   300    50    66

library('data.table')
DT = as.data.table(DF)

DT[ , !names(dat4) %in% c("grade")]    # not expected !! not the same as DF !!
[1]  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

DT[ , !names(DT) %in% c("grade"), with=FALSE]    # that's better
    fruit state y1980 y1990 y2000
1: apples  Ohio   500   100    55
2: apples  Ohio     0     0    44
3: apples  Ohio   700     0    33
4: apples  Ohio   300    50    66

В принципе, синтаксис для data.table НЕ ТОЛЬКО как data.frame. На самом деле существует множество различий, см. FAQ 1.1 и FAQ 2.17. Вы были предупреждены!

5

ответ дан Matt Dowle 26 August 2018 в 04:29

1

– mnel 13 February 2013 в 02:21
2

– momeara 25 September 2014 в 19:32

Вы также можете попробовать пакет dplyr:

R> df <- data.frame(x=1:5, y=2:6, z=3:7, u=4:8)
R> df
  x y z u
1 1 2 3 4
2 2 3 4 5
3 3 4 5 6
4 4 5 6 7
5 5 6 7 8
R> library(dplyr)
R> dplyr::select(df2, -c(x, y))  # remove columns x and y
  z u
1 3 4
2 4 5
3 5 6
4 6 7
5 7 8

15

ответ дан Megatron 26 August 2018 в 04:29

1

– krthkskmr 7 March 2017 в 02:34
2

– divibisan 23 March 2018 в 17:58

Другие вопросы по тегам:

r dataframe

Выберите все столбцы, кроме определенных (по имени) в R? [Дубликат]

10 ответов

Похожие вопросы: