我有一个数据表格，其中包含许多列，例如：
dt<-data.table(matrix(runif(10*10),10,10))
我想对数据表执行一些操作，例如生成相关矩阵 (cor(dt))。为了做到这一点，我想要删除一些包含非数字值或值超出某个范围的列。
假设我想找到排除V1、V2、V3和V5的相关矩阵。
这是我当前的方法:
cols<-!(colnames(dt)=="V1" | colnames(dt)=="V2" | colnames(dt)=="V3" | colnames(dt)=="V5")
new_dt<-subset(dt,,cols)
cor(new_dt)
考虑到 data.table 语法通常是如此优雅，我觉得这相当麻烦。有没有更好的方法？
使用with=FALSE：
cols = paste("V", c(1,2,3,5), sep="")
dt[, !cols, with=FALSE]
我建议阅读"Introduction to data.table"文档。
更新: 从 v1.10.2 版本开始，你也可以这样做：
dt[, ..cols]
请查看v1.10.2下的第一条新闻项目这里以获取更多解释。
with = FALSE，您也可以像这样使用.SD：dt[, .SD, .SDcols = cols]，它将返回由cols中指定的列定义的数据子集。我认为这种方式在编程实现时更容易。 - Mark Danesewith=FALSE？它会给编程带来什么困难吗？你需要在 .SDcols 和 with=FALSE 中都传递一个字符向量。 - Arunwith=FALSE或不使用。我觉得这段代码比使用with = FALSE更易读，因为我不必记住为什么要 "关闭" data.table 的一个好的特性 - 不需要引用列名。 - Mark Danesewith() 非常相似。我知道 .SDcols 对你来说很方便，这很好。然而，最近在 R 编程中，特别是涉及到 data.table 和 dplyr 语法时，关于可读性这个问题似乎被放大了。 - Arun你可以做
dt[, !c("V1","V2","V3","V5")]
获得
V4 V6 V7 V8 V9 V10
1: 0.88612076 0.94727825 0.50502208 0.6702523 0.24186706 0.96263313
2: 0.11121752 0.13969145 0.19092645 0.9589867 0.27968190 0.07796870
3: 0.50179822 0.10641301 0.08540322 0.3297847 0.03643195 0.18082180
4: 0.09787517 0.07312777 0.88077548 0.3218041 0.75826099 0.55847774
5: 0.73475574 0.96644484 0.58261312 0.9921499 0.78962675 0.04976212
6: 0.88861117 0.85690337 0.27723130 0.3662264 0.50881663 0.67402625
7: 0.33933983 0.83392047 0.30701697 0.6138122 0.85107176 0.58609504
8: 0.89907094 0.61389815 0.19957386 0.3968331 0.78876682 0.90546328
9: 0.54136123 0.08274569 0.25190790 0.1920462 0.15142604 0.12134807
10: 0.36511064 0.88117171 0.05730210 0.9441072 0.40125023 0.62828674
另一种选择是使用.SDcols
cols = paste0("V", c(1,2,3,5))
dt[, .SD, .SDcols=-cols]
> cols<-!(colnames(dt) %in% c("V1","V2","V3","V5"))
> new_dt<-subset(dt,,cols)
> cor(new_dt)
V4 V6 V7 V8 V9 V10
V4 1.0000000 0.14141578 -0.44466832 0.23697216 -0.1020074 0.48171747
V6 0.1414158 1.00000000 -0.21356218 -0.08510977 -0.1884202 -0.22242274
V7 -0.4446683 -0.21356218 1.00000000 -0.02050846 0.3209454 -0.15021528
V8 0.2369722 -0.08510977 -0.02050846 1.00000000 0.4627034 -0.07020571
V9 -0.1020074 -0.18842023 0.32094540 0.46270335 1.0000000 -0.19224973
V10 0.4817175 -0.22242274 -0.15021528 -0.07020571 -0.1922497 1.00000000
这个内容可能不太容易理解，但在需要通过数字向量指定列的情况下可能会有用：
subset(dt, , !grepl(paste0("V", c(1:3,5),collapse="|"),colnames(dt) ))
> cor(dt[, !c(1:3, 5)])
V4 V6 V7 V8 V9 V10
V4 1.00000000 -0.50472635 -0.07123705 0.9089868 -0.17232607 -0.77988709
V6 -0.50472635 1.00000000 0.05757776 -0.2374420 0.67334474 0.29476983
V7 -0.07123705 0.05757776 1.00000000 -0.1812176 -0.36093750 0.01102428
V8 0.90898683 -0.23744196 -0.18121755 1.0000000 0.21372140 -0.75798418
V9 -0.17232607 0.67334474 -0.36093750 0.2137214 1.00000000 -0.01179544
V10 -0.77988709 0.29476983 0.01102428 -0.7579842 -0.01179544 1.00000000
dt[, .SD, .SDcols = -c(1:3, 5L)]
结果看起来还不错
V4 V6 V7 V8 V9 V10
1: 0.51500037 0.919066234 0.49447244 0.19564261 0.51945102 0.7238604
2: 0.36477648 0.828889808 0.04564637 0.20265215 0.32255945 0.4483778
3: 0.10853112 0.601278633 0.58363636 0.47807015 0.58061000 0.2584015
4: 0.57569100 0.228642846 0.25734995 0.79528506 0.52067802 0.6644448
5: 0.07873759 0.840349039 0.77798153 0.48699653 0.98281006 0.4480908
6: 0.31347303 0.670762371 0.04591664 0.03428055 0.35916057 0.1297684
7: 0.45374290 0.957848949 0.99383496 0.43939774 0.33470618 0.9429592
8: 0.99403107 0.009750809 0.78816609 0.34713435 0.57937680 0.9227709
9: 0.62776909 0.400467655 0.49433474 0.81536420 0.01637135 0.4942351
10: 0.10318372 0.177712847 0.27678497 0.59554454 0.29532020 0.7117959
dt[, .SD, .SDcols = -c("Acol", "Bcol", colVar1, colVar2)]，这也非常有用，因为以下内容不起作用：dt[, !c("Acol", "Bcol", colVar1, colVar2)]。 - benimwolfspelzdplyr选项
require(dplyr)
dt<-as.data.frame(matrix(runif(10*10),10,10))
dt <- select(dt, -V1, -V2, -V3, -V4)
cor(dt)
select(dt, -(V1:V4))，因为它们按列顺序连续。虽然我认为 OP 正在寻找 select(dt, -(V1:V3), -V5)。 - Gregor Thomas
%in%替代==。!colnames(dt) %in% paste0('V', c(1:2,3,5))。 - akrun