如何刪除數據框中的行？

Question

我有一個名為“mydata”的數據框，如下所示：

   A  B  C   D 
1. 5  4  4   4 
2. 5  4  4   4 
3. 5  4  4   4 
4. 5  4  4   4 
5. 5  4  4   4 
6. 5  4  4   4 
7. 5  4  4   4 

我想刪除第 2、4、6 行。 例如，像這樣：

   A  B  C   D
1. 5  4  4  4 
3. 5  4  4  4 
5. 5  4  4  4 
7. 5  4  4  4 

Answer 1

關鍵思想是您形成一組要刪除的行，並保留該組的補充。

在 R 中，集合的補碼由“-”運算符給出。

因此，假設data.frame被稱為myData ：

myData[-c(2, 4, 6), ]   # notice the -

當然，如果您想完全刪除這些行，請不要忘記“重新分配” myData ---否則，R 只會打印結果。

myData <- myData[-c(2, 4, 6), ]

Answer 2

您還可以使用所謂的布爾向量，也就是logical向量：

row_to_keep = c(TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE, FALSE, TRUE)
myData = myData[row_to_keep,]

請注意! 運算符充當 NOT，即!TRUE == FALSE ：

myData = myData[!row_to_keep,]

與@mrwab 的回答（+1 btw :)）相比，這似乎有點麻煩，但是可以動態生成邏輯向量，例如，列值超過某個值時：

myData = myData[myData$A > 4,]
myData = myData[!myData$A > 4,] # equal to myData[myData$A <= 4,]

您可以將布爾向量轉換為索引向量：

row_to_keep = which(myData$A > 4)

最后，一個非常巧妙的技巧是，您不僅可以將這種子集用於提取，還可以用於賦值：

myData$A[myData$A > 4,] <- NA

其中A列被分配為NA （不是數字），其中A超過 4。

Answer 3

按行號刪除的問題

對於快速和臟分析，您可以根據最佳答案按編號刪除 data.frame 的行。 IE，

newdata <- myData[-c(2, 4, 6), ] 

但是，如果您正在嘗試編寫健壯的數據分析腳本，則通常應避免按數字位置刪除行。 這是因為數據中行的順序將來可能會發生變化。 data.frame 或數據庫表的一般原則是行的順序無關緊要。 如果順序確實重要，則應將其編碼在 data.frame 中的實際變量中。

例如，假設您在檢查數據並確定要刪除的行的行號后，導入了一個數據集並按數字位置刪除了行。 但是，在稍后的某個時間點，您進入原始數據並環顧四周並重新排序數據。 您的行刪除代碼現在將刪除錯誤的行，更糟糕的是，您不太可能收到警告您發生這種情況的任何錯誤。

更好的策略

更好的策略是根據行的實質性和穩定屬性刪除行。 例如，如果您有一個唯一標識每個案例的id列變量，您可以使用它。

newdata <- myData[ !(myData$id %in% c(2,4,6)), ]

其他時候，您將擁有可以指定的正式排除標准，並且您可以使用 R 中的眾多子集工具之一來排除基於該規則的案例。

Answer 4

在您的數據框中創建 id 列或使用任何列名稱來標識該行。 使用索引刪除是不公平的。

使用subset功能創建新框架。

updated_myData <- subset(myData, id!= 6)
print (updated_myData)

updated_myData <- subset(myData, id %in% c(1, 3, 5, 7))
print (updated_myData)

Answer 5

按簡化順序：

mydata[-(1:3 * 2), ]

按順序：

mydata[seq(1, nrow(mydata), by = 2) , ]

按負序：

mydata[-seq(2, nrow(mydata), by = 2) , ]

或者，如果您想通過選擇奇數來進行子集化：

mydata[which(1:nrow(mydata) %% 2 == 1) , ]

或者，如果您想通過選擇奇數進行子集化，版本 2：

mydata[which(1:nrow(mydata) %% 2 != 0) , ]

或者，如果您想通過過濾偶數來進行子集化：

mydata[!which(1:nrow(mydata) %% 2 == 0) , ]

或者，如果您想通過過濾偶數來進行子集化，版本 2：

mydata[!which(1:nrow(mydata) %% 2 != 1) , ]

Answer 6

從employee.data 中刪除Dan - 無需管理新的data.frame。

employee.data <- subset(employee.data, name!="Dan")

Answer 7

為了完整dplyr ，我將補充說，這也可以使用dplyr來完成，也可以使用slice 。 使用它的優點是它可以成為管道工作流的一部分。

df <- df %>%
  .
  .
  slice(-c(2, 4, 6)) %>%
  .
  .

當然，您也可以不使用管道來使用它。

df <- slice(df, -c(2, 4, 6))

“非向量”格式-c(2, 4, 6)表示獲取不在第2、4 和 6 行的所有內容。例如，使用范圍的示例，假設您想刪除前 5 行，您可以做slice(df, 6:n()) 。 有關更多示例，請參閱文檔。

Answer 8

這是一個快速而骯臟的函數，用於按索引刪除一行。

removeRowByIndex <- function(x, row_index) {
  nr <- nrow(x)
  if (nr < row_index) {
    print('row_index exceeds number of rows')
  } else if (row_index == 1)
  {
    return(x[2:nr, ])
  } else if (row_index == nr) {
    return(x[1:(nr - 1), ])
  } else {
    return (x[c(1:(row_index - 1), (row_index + 1):nr), ])
  }
}

它的主要缺陷是 row_index 參數不遵循作為值向量的 R 模式。 可能還有其他問題，因為我只花了幾分鍾的時間編寫和測試它，並且在最近幾周才開始使用 R。 非常歡迎對此提出任何意見和改進！

Answer 9

通過名稱識別：

1. 調出唯一 ID 並識別數據框 (DF) 中的位置。
2. 標記為刪除。 如果唯一 ID 適用於多行，則所有這些行都將被刪除。

代碼：

Rows<-which(grepl("unique ID", DF$Column))
DF2<-DF[-c(Rows),]
DF2

Answer 10

使用唯一 ID 時的另一種方法是對數據進行子集化：*這來自我想刪除化學標准的實際報告

Chem.Report<-subset(Chem.Report, Chem_ID!="Standard")

Chem_ID 是列名。 這 ！ 對排除很重要