একটিতে "ফু" নামে একটি কলাম থেকে মুক্তি পেতে data.frame, আমি এটি করতে পারি:
df <- df[-grep('foo', colnames(df))]
যাইহোক, একবার dfকোনও data.tableবস্তুতে রূপান্তরিত হয়ে গেলে , কেবল একটি কলামটি সরানোর কোনও উপায় নেই।
উদাহরণ:
df <- data.frame(id = 1:100, foo = rnorm(100))
df2 <- df[-grep('foo', colnames(df))] # works
df3 <- data.table(df)
df3[-grep('foo', colnames(df3))] তবে একবার এটি কোনও data.tableবস্তুতে রূপান্তরিত হয়ে গেলে এটি আর কাজ করে না।
উত্তর:
নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে fooযে কোনও ডেটা থেকে কলামটি সরিয়ে ফেলবে । টেবিল df3:
# Method 1 (and preferred as it takes 0.00s even on a 20GB data.table)
df3[,foo:=NULL]
df3[, c("foo","bar"):=NULL] # remove two columns
myVar = "foo"
df3[, (myVar):=NULL] # lookup myVar contents
# Method 2a -- A safe idiom for excluding (possibly multiple)
# columns matching a regex
df3[, grep("^foo$", colnames(df3)):=NULL]
# Method 2b -- An alternative to 2a, also "safe" in the sense described below
df3[, which(grepl("^foo$", colnames(df3))):=NULL]data.table নিম্নলিখিত বাক্য গঠন সমর্থন করে:
## Method 3 (could then assign to df3,
df3[, !"foo"] যদিও আপনি যদি সত্যই এর "foo"থেকে কলামটি সরিয়ে ফেলতে চেয়েছিলেন df3(কেবলমাত্র df3বিয়োগ কলামের একটি দৃশ্য মুদ্রণের বিপরীতে "foo") আপনি তার পরিবর্তে পদ্ধতি 1 ব্যবহার করতে চান।
(মনে রাখবেন যে আপনি যদি নির্ভর করে এমন কোনও পদ্ধতি ব্যবহার করেন grep()বা grepl(), এর pattern="^foo$"পরিবর্তে আপনাকে সেট করতে হবে "foo", যদি আপনি নামগুলির সাথে কলামগুলি না চান "fool"এবং "buffoon"( fooযেমন একটি স্ট্রিং হিসাবে থাকা )ও মিলছে এবং সরিয়ে ফেলতে হবে))
পরবর্তী দুটি আইডিয়ামগুলিও কাজ করবে - যদি df3একটি কলামের মিল রয়েছে"foo" - তবে এটি যদি না ঘটে তবে সম্ভবত একটি অপ্রত্যাশিতভাবে ব্যর্থ হবে। উদাহরণস্বরূপ, অস্তিত্বহীন কলামটি অনুসন্ধান "bar"করতে আপনি যদি এর মধ্যে কোনওটি ব্যবহার করেন তবে আপনি একটি শূন্য-সারি ডেটা.ট্যাবল দিয়ে শেষ করবেন।
ফলত, তারা সত্যিই ভাল ইন্টারেক্টিভ ব্যবহারের জন্য উপযোগী হয় যেখানে এক পারে, যেমন, একটি data.table বিয়োগ সাবস্ট্রিং ধারণকারী নামের সাথে কোন কলাম প্রদর্শন করাতে চান "foo"। প্রোগ্রামিংয়ের উদ্দেশ্যে (বা আপনি যদি df3কপির (অনুলিপিগুলি এর অনুলিপি না করে আসলেই সরিয়ে ফেলতে চান ), পদ্ধতি 1, 2 এ এবং 2 বি সত্যিই সেরা বিকল্প।
# Method 4:
df3[, .SD, .SDcols = !patterns("^foo$")]শেষ অবধি ব্যবহার করার পদ্ধতি রয়েছে with=FALSE, যদিও data.tableধীরে ধীরে এই যুক্তিটি ব্যবহার করা থেকে দূরে সরে যাচ্ছে সুতরাং এটি এখন নিরুৎসাহিত হয়েছে যেখানে আপনি এড়াতে পারবেন; এখানে সত্য দেখাচ্ছে যাতে আপনার যদি প্রয়োজন হয় তবে বিকল্পটি বিদ্যমান রয়েছে তা আপনি জানেন:
# Method 5a (like Method 3)
df3[, !"foo", with=FALSE]
# Method 5b (like Method 4)
df3[, !grep("^foo$", names(df3)), with=FALSE]
# Method 5b (another like Method 4)
df3[, !grepl("^foo$", names(df3)), with=FALSE]-grepবনাম সম্পর্কে ওপিতে আমার মন্তব্য দেখুন !grepl।
grepl()ইনজ্যান্টলি চেষ্টা করেছি এবং এটি কার্যকর হয়নি, কারণ ডেটা.ট্যাবল কলামগুলি একটি লজিকাল ভেক্টর দ্বারা সূচী করা যায় না। তবে আমি এখন বুঝতে পারি যে grepl()এটি দিয়ে মুড়িয়ে কাজ করা যায় which(), যাতে এটি একটি পূর্ণসংখ্যার ভেক্টরকে ফিরিয়ে দেয়।
data.table, তবে এটি মোড়ানো whichচালাক!
data.table; যোগ এফ আর # 1797 । তবে, পদ্ধতি 1 অন্যদের তুলনায় (প্রায়) অসীম দ্রুত। পদ্ধতি 1 কোনও কপি ছাড়াই রেফারেন্স দিয়ে কলামটি সরিয়ে দেয়। আমি সন্দেহ করি আপনি যে কোনও আকারের ডেটা.ট্যাবলের জন্য এটি 0.005 সেকেন্ডের উপরে পেয়েছেন। বিপরীতে, টেবিলটি র্যামের 50% এর কাছাকাছি থাকলে অন্যরা এগুলি কিছুতেই কাজ করতে পারে না কারণ তারা মুছে ফেলা ব্যতীত সমস্তটি অনুলিপি করে।
আপনি setএটির জন্যও ব্যবহার করতে পারেন , যা [.data.tableলুপগুলিতে ওভারহেড এড়িয়ে চলে :
dt <- data.table( a=letters, b=LETTERS, c=seq(26), d=letters, e=letters )
set( dt, j=c(1L,3L,5L), value=NULL )
> dt[1:5]
b d
1: A a
2: B b
3: C c
4: D d
5: E eআপনি যদি কলামের নামে এটি করতে চান তবে এর জন্য which(colnames(dt) %in% c("a","c","e"))কাজ করা উচিত j।
data.table1.11.8, যদি আপনি কলাম নামে এটা করতে চান, আপনি সরাসরি করতে পারবেন rm.col = c("a","b")এবংdt[, (rm.col):=NULL]
কোনও তথ্য সারণীতে মুছে ফেলার জন্য আপনার কাছে অনেকগুলি স্বতন্ত্র কলাম রয়েছে এবং আপনি সমস্ত কলামের নাম টাইপ করা এড়াতে চান এমন ক্ষেত্রে খুব সহজ বিকল্প # যত্নশীল
dt <- dt[, -c(1,4,6,17,83,104)]এটি পরিবর্তে কলাম নম্বর অনুসারে কলামগুলি সরিয়ে ফেলবে।
এটি স্পষ্টতই দক্ষ নয় কারণ এটি ডেটা.ট্যাবিল সুবিধাগুলিকে বাইপাস করে তবে আপনি যদি ৫০০,০০০ সারি বলার চেয়ে কম কাজ করে থাকেন তবে এটি ঠিক কাজ করে
ধরুন আপনার DT কলাম রয়েছে col1, col2, col3, col4, col5, coln।
সেগুলির একটি উপসেট মুছতে:
vx <- as.character(bquote(c(col1, col2, col3, coln)))[-1]
DT[, paste0(vx):=NULL]আপনি যখন ব্যবহারের জন্য একটি কলামের নামটি তাদের কলামের নাম দিয়ে দিতে চান তখন এখানে একটি উপায় রয়েছে:
deleteColsFromDataTable <- function (train, toDeleteColNames) {
for (myNm in toDeleteColNames)
train <- train [,(myNm):=NULL]
return (train)
}DT[,c:=NULL] # remove column cএকটি ডেটা. টেবিলের জন্য, কলামটি নূলে জমা দেওয়া এটি সরিয়ে দেয়:
DT[,c("col1", "col1", "col2", "col2")] <- NULL
^
|---- Notice the extra comma if DT is a data.table... যা এর সমতুল্য:
DT$col1 <- NULL
DT$col2 <- NULL
DT$col3 <- NULL
DT$col4 <- NULLডেটা.ফ্রেমের সমতুল্য হ'ল:
DF[c("col1", "col1", "col2", "col2")] <- NULL
^
|---- Notice the missing comma if DF is a data.frameপ্র: ডেটা টেবিলের সংস্করণে কেন কমা রয়েছে এবং ডেটা.ফ্রেমের সংস্করণে কোনও কমা নেই?
উ: ডেটা.ফ্রেমগুলি কলামের তালিকা হিসাবে সঞ্চিত রয়েছে, আপনি কমাটি এড়িয়ে যেতে পারেন। এছাড়াও আপনি এটা যোগ করতে পারিনি, তবে তারপর আপনি তাদের একটি তালিকা নির্ধারণ করার প্রয়োজন হবে NULL, এস DF[, c("col1", "col2", "col3")] <- list(NULL)।
data.framesযেখানে সারি এবং কলামগুলি স্যুইচ করা হবে তার কোনও পরিস্থিতি আমি ভাবতে পারি না । এটা অযৌক্তিক হবে।
DF[column,row]তাই আমি কেবল দেখতে চেয়েছিলাম যে এই ঘটনাটি ঘটেছে কি না।
dtপরিবর্তে ডেটা.টিটেবলের নামকরণ করা আরও পরিষ্কার হতdf3...