Usuń nadmiarowe kolumn w R

Question

Mam coś podobnego do tego:

date  pgm  in.x  logs  out.y 
20130514 na  12  j1   12 
20131204 z2  03  j1   03 
20130516 a01  04  j0   04 
20130628 z1  05  j2   05 

zauważyłem, że i obecnie wartości są zawsze takie same, więc chcę, aby usunąć kolumnę out.y. I mam inne kolumny w ten sposób Chcę móc wykryć dowolne .y kolumn, które pasują do kolumn .x i usunąć je po zakończeniu scalania.

Answer 1

Jeśli założymy, wszystkie zwolnienia kolumna powinna być usunięta

no_duplicate <- data_set[!duplicated(as.list(data_set))] 

rade.

as.list skonwertuje dane.frame na listę wszystkich swoich kolumn, a duplicated zwróci indeksy dla tych kolumn, które mają wszystkie wartości jako duplikat poprzednio widzianej kolumny.

Nie próbuje to bezpośrednio porównać kolumn .x i .y, ale ma efekt zatrzymania jednej kopii każdej zduplikowanej kolumny, co moim zdaniem jest głównym celem. Z drugiej strony usunie również wszystkie kolumny .x, które są duplikatami innej kolumny .x.

---

Jeśli chcemy zachować wszystkie .x kolumn, nawet tych, które są duplikatami, dobrym rozwiązaniem może być zrobić filtrowanie przed scaleniu. Zakładając, że masz data_x i data_y które zostaną połączone przez kolumnie „identyfikator”:

data_y_nonredundant <- data_y[!(as.list(data_y) %in% as.list(data_x) & names(data_y)!="identifier")] 
data <- merge(data_x, data_y_nonredundant, by=c("identifier")) 

Answer 2

Te odpowiedzi od naszych kolegów są undoubtfully rację, ale prostszym sposobem jest przez:

dataframe[,5] <- NULL 

Answer 3

I stworzył jedną bardziej zmienna do dataframe który jest repliką out.y

x <- data.frame(date = c("20130514","20131204","20130516","20130628"), 
    pgm = c(NA, "z2", "a01", "z1"), in.x= c(12, 3, 4, 5), out.y= c(12, 3, 4, 5),new.y = c(12, 3, 4, 5)) 

y <- x[grepl(".x|.y",colnames(x))] 

in.x out.y new.y 
1 12 12 12 
2 3  3  3 
3 4  4  4 
4 5  5  5 

y$in.x==y[,c("out.y","new.y")] 
    out.y new.y 
[1,] TRUE TRUE 
[2,] TRUE TRUE 
[3,] TRUE TRUE 
[4,] TRUE TRUE 

x <- x[,1:3] 

     date pgm in.x 
1 20130514 <NA> 12 
2 20131204 z2 3 
3 20130516 a01 4 
4 20130628 z1 5