Оставьте несколько столбцов при копировании на новый DataFrame в R

Question

Я хочу удалить некоторые столбцы DataFrame в R и скопировать остальные в новый DataFrame. Поскольку число столбцов, которые мне нужно скопировать, больше, а число столбцов, которые мне не нужно копировать, всего три, я не хочу писать отдельные имена для копирования.

Вот что я написал -

col = c("ta_rating_score","id","city_id","image_quality_score") 
imp_col = data[,~col] 

Я получил это error-

Error in .subset(x, j) : invalid subscript type 'language' 

не смог попасть туда, куда я неправильно.

Answer 1

Вы можете использовать setdiff и names для выбора столбцов путем исключения.

Без воссоздания данных ...

df <- data.frame(x = 1:8, y = 11:18, z = 21:28) 

print(df[,setdiff(names(df),'y')]) 

Answer 2

Вы можете попробовать с

data[, -which(colnames(data) %in% col)] 

Например, вы можете увидеть mtcars набора данных

mtcars 
#     mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 
#Mazda RX4   21.0 6 160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 
#Mazda RX4 Wag  21.0 6 160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 
#Datsun 710   22.8 4 108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 
#Hornet 4 Drive  21.4 6 258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 
#Hornet Sportabout 18.7 8 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 
#Valiant    18.1 6 225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 
#Duster 360   14.3 8 360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 
#Merc 240D   24.4 4 146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 
#Merc 230   22.8 4 140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 
#Merc 280   19.2 6 167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 
#Merc 280C   17.8 6 167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 
#Merc 450SE   16.4 8 275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3 
#Merc 450SL   17.3 8 275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3 
#Merc 450SLC   15.2 8 275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 
#Cadillac Fleetwood 10.4 8 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 
#Lincoln Continental 10.4 8 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 
#Chrysler Imperial 14.7 8 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 
#Fiat 128   32.4 4 78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 
#Honda Civic   30.4 4 75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 
#Toyota Corolla  33.9 4 71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 
#Toyota Corona  21.5 4 120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1 
#Dodge Challenger 15.5 8 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2 
#AMC Javelin   15.2 8 304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2 
#Camaro Z28   13.3 8 350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4 
#Pontiac Firebird 19.2 8 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2 
#Fiat X1-9   27.3 4 79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 
#Porsche 914-2  26.0 4 120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2 
#Lotus Europa  30.4 4 95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 
#Ford Pantera L  15.8 8 351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4 
#Ferrari Dino  19.7 6 145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 
#Maserati Bora  15.0 8 301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8 
#Volvo 142E   21.4 4 121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 

cols <- c("mpg", "cyl") 
mtcars[, -which(colnames(mtcars) %in% cols)] 

#     disp hp drat wt qsec vs am gear carb 
#Mazda RX4   160.0 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4 
#Mazda RX4 Wag  160.0 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4 
#Datsun 710   108.0 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1 
#Hornet 4 Drive  258.0 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1 
#Hornet Sportabout 360.0 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2 
#Valiant    225.0 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1 
#Duster 360   360.0 245 3.21 3.570 15.84 0 0 3 4 
#Merc 240D   146.7 62 3.69 3.190 20.00 1 0 4 2 
#Merc 230   140.8 95 3.92 3.150 22.90 1 0 4 2 
#Merc 280   167.6 123 3.92 3.440 18.30 1 0 4 4 
#Merc 280C   167.6 123 3.92 3.440 18.90 1 0 4 4 
#Merc 450SE   275.8 180 3.07 4.070 17.40 0 0 3 3 
#Merc 450SL   275.8 180 3.07 3.730 17.60 0 0 3 3 
#Merc 450SLC   275.8 180 3.07 3.780 18.00 0 0 3 3 
#Cadillac Fleetwood 472.0 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3 4 
#Lincoln Continental 460.0 215 3.00 5.424 17.82 0 0 3 4 
#Chrysler Imperial 440.0 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3 4 
#Fiat 128    78.7 66 4.08 2.200 19.47 1 1 4 1 
#Honda Civic   75.7 52 4.93 1.615 18.52 1 1 4 2 
#Toyota Corolla  71.1 65 4.22 1.835 19.90 1 1 4 1 
#Toyota Corona  120.1 97 3.70 2.465 20.01 1 0 3 1 
#Dodge Challenger 318.0 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3 2 
#AMC Javelin   304.0 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3 2 
#Camaro Z28   350.0 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3 4 
#Pontiac Firebird 400.0 175 3.08 3.845 17.05 0 0 3 2 
#Fiat X1-9   79.0 66 4.08 1.935 18.90 1 1 4 1 
#Porsche 914-2  120.3 91 4.43 2.140 16.70 0 1 5 2 
#Lotus Europa   95.1 113 3.77 1.513 16.90 1 1 5 2 
#Ford Pantera L  351.0 264 4.22 3.170 14.50 0 1 5 4 
#Ferrari Dino  145.0 175 3.62 2.770 15.50 0 1 5 6 
#Maserati Bora  301.0 335 3.54 3.570 14.60 0 1 5 8 
#Volvo 142E   121.0 109 4.11 2.780 18.60 1 1 4 2 

PS: Я использовал переменную имя как cols здесь как col является базой R func поэтому рекомендуется не использовать переменную с именем функции. См. ?col