删除列表中数据框中的列

Question

我根据A列中的因子级别从我的数据框中创建了一个列表。在列表中我想删除该列。我的头说是lapply，但不是别的什么：P

$A
ID Test
A   1
A   1

$B
 ID Test
 B   1
 B   3
 B   5

进入这个

$A
Test
 1
 1

$B
Test
 1
 3
 5

Answer 1

假设您的列表名为myList，则此类内容应该有效：

lapply(myList, function(x) { x["ID"] <- NULL; x })

更新

对于更通用的解决方案，您还可以使用以下内容：

# Sample data
myList <- list(A = data.frame(ID = c("A", "A"), 
                              Test = c(1, 1), 
                              Value = 1:2), 
               B = data.frame(ID = c("B", "B", "B"), 
                              Test = c(1, 3, 5), 
                              Value = 1:3))
# Keep just the "ID" and "Value" columns
lapply(myList, function(x) x[(names(x) %in% c("ID", "Value"))])
# Drop the "ID" and "Value" columns
lapply(myList, function(x) x[!(names(x) %in% c("ID", "Value"))])

Answer 2

如果您是tidyverse用户，则有另一种解决方案，可以利用map软件包中的purrr功能。

# Create same sample data as above
myList <- list(A = data.frame(ID = c("A", "A"), 
                              Test = c(1, 1), 
                              Value = 1:2), 
               B = data.frame(ID = c("B", "B", "B"), 
                              Test = c(1, 3, 5), 
                              Value = 1:3))
# Remove column by name in each element of the list
map(myList, ~ (.x %>% select(-ID)))

Answer 3

如果您的数据框不包含ID列，则可以使用map_if仅将其删除。

myList <- list(A = data.frame(ID = c("A", "A"), 
                          Test = c(1, 1), 
                          Value = 1:2), 
           B = data.frame(ID = c("B", "B", "B"), 
                          Test = c(1, 3, 5), 
                          Value = 1:3),
           C = data.frame(Test = c(1, 3, 5), 
                          Value = 1:3))
map_if(myList, ~ "ID" %in% names(.x), ~ .x %>% select(-ID), .depth = 2)

Answer 4

我们可以在此处有效地使用括号功能"["。

示例

L <- replicate(3, iris[1:3, 1:4], simplify=FALSE)  # example list

按数字删除列

lapply(L, "[", -c(2, 3))

按名称删除列

lapply(L, "[", -grep(c("Sepal.Width|Petal.Length"), names(L[[1]])))

结果

# [[1]]
#   Sepal.Length Petal.Width
# 1          5.1         0.2
# 2          4.9         0.2
# 3          4.7         0.2
# 
# [[2]]
#   Sepal.Length Petal.Width
# 1          5.1         0.2
# 2          4.9         0.2
# 3          4.7         0.2