Soltar columna por nombre en R
- Soltar columna por nombre usando la biblioteca dplyr en R
-
Soltar columna por nombre usando el método
names()
en R -
Soltar columna por nombre usando el método
Subset()
en R
![Soltar columna por nombre en R](/img/R/feature-image---r-drop-column-by-name.webp)
La eliminación de las columnas no deseadas de un marco de datos se puede lograr utilizando la funcionalidad de eliminación de columnas en R. Hay diferentes formas de eliminar la columna por nombre en R.
Este tutorial demuestra varias formas de eliminar una columna de un marco de datos por nombre.
Soltar columna por nombre usando la biblioteca dplyr en R
Podemos usar el método select()
de la biblioteca dplyr para colocar una columna sin pasar por el marco de datos y la columna como parámetros. Este método mantendrá las variables que mencionamos.
El proceso paso a paso para eliminar una columna utilizando la biblioteca dplyr se proporciona a continuación:
- Instale la biblioteca dplyr si aún no está presente.
- Importe el módulo dplyr.
- Cree el marco de datos.
- Ahora, decida la columna que se va a eliminar.
- Pase el marco de datos al método seleccionado y el nombre de la columna con el signo menos
-
. - Finalmente, muestre el marco de datos.
Probemos el ejemplo con un marco de datos de información de empleados. En primer lugar, instale la biblioteca dplyr
:
install.packages("dplyr")
Una vez que la biblioteca se haya instalado correctamente, podemos implementar el ejemplo:
library(dplyr)
Delftstack <- data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
Id=c(101, 102, 103, 104, 105),
Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))
print('The dataframe before dropping the column:-')
Delftstack
print('The dataframe after dropping the column:-')
select(Delftstack, -Name)
El código anterior contiene un marco de datos con cuatro columnas: Nombre
, Apellido
, Id
y Designación
. Intentamos eliminar la columna Nombre
.
Producción :
[1] "The dataframe before dropping the column:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
3 Mike Chandler 103 Senior Dev
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
5 Jhonny Nitro 105 Intern
[1] "The dataframe after dropping the column:-"
LastName Id Designation
1 Danials 101 CEO
2 Cena 102 Project Manager
3 Chandler 103 Senior Dev
4 McCool 104 Junior Dev
5 Nitro 105 Intern
Soltar columna por nombre usando el método names()
en R
Usando el método names()
, podemos crear un vector de caracteres llamado drop
. Seleccionamos los nombres de las columnas en el método names()
para soltarlos mientras los imprimimos o los usamos para otros fines.
Incluye el !
signo, que significa negaciones. Antes de usar el método names()
, debemos asegurarnos de que la longitud del vector de valor pasado sea igual a la longitud del objeto que se va a nombrar.
El proceso paso a paso para eliminar columnas por nombre utilizando el método names()
se muestra a continuación:
- Primero, cree el marco de datos.
- Decida las columnas que desea eliminar.
- Aplique la negación creando un vector con nombres de columna.
- Asigne la negación al marco de datos inicial.
- Finalmente, muestre el marco de datos.
Probemos el mismo ejemplo de información de empleados con el método names()
:
Delftstack <- data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
Id=c(101, 102, 103, 104, 105),
Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))
print('The dataframe before dropping the column:-')
Delftstack
DropColumn <- c("Name","Id")
Delftstack = Delftstack[,!(names(Delftstack) %in% DropColumn)]
print('The dataframe after dropping the column:-')
Delftstack
El código anterior eliminará las columnas Nombre
e Id
del marco de datos.
Producción :
[1] "The dataframe before dropping the column:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
3 Mike Chandler 103 Senior Dev
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
5 Jhonny Nitro 105 Intern
[1] "The dataframe after dropping the column:-"
LastName Designation
1 Danials CEO
2 Cena Project Manager
3 Chandler Senior Dev
4 McCool Junior Dev
5 Nitro Intern
Soltar columna por nombre usando el método Subset()
en R
El método subset()
es uno de los métodos más fáciles para soltar columnas por nombre. Usamos el signo -
con los nombres de las columnas que se eliminarán. La funcionalidad básica de este método es crear subconjuntos de marcos de datos, pero también se puede usar para eliminar las columnas.
El proceso paso a paso se da a continuación:
- Primero, cree el marco de datos.
- Decida el subconjunto de columnas que se eliminará.
- Use el signo menos con las columnas.
- Asigne el subconjunto de columnas al marco de datos inicial.
- Finalmente, muestre el marco de datos modificado.
Probemos el mismo ejemplo con el método subset()
:
Delftstack <- data.frame(Name=c('Jack', 'John', 'Mike', 'Michelle', 'Jhonny'),
LastName=c('Danials', 'Cena', 'Chandler', 'McCool', 'Nitro'),
Id=c(101, 102, 103, 104, 105),
Designation=c('CEO', 'Project Manager', 'Senior Dev', 'Junior Dev', 'Intern'))
print('The dataframe before dropping the column:-')
Delftstack
Delftstack = subset(Delftstack, select = -c(Name,Id) )
print('The dataframe after dropping the column:-')
Delftstack
El código anterior usa el método subset()
para eliminar las columnas Nombre
e Id
.
Producción :
[1] "The dataframe before dropping the column:-"
Name LastName Id Designation
1 Jack Danials 101 CEO
2 John Cena 102 Project Manager
3 Mike Chandler 103 Senior Dev
4 Michelle McCool 104 Junior Dev
5 Jhonny Nitro 105 Intern
[1] "The dataframe after dropping the column:-"
LastName Designation
1 Danials CEO
2 Cena Project Manager
3 Chandler Senior Dev
4 McCool Junior Dev
5 Nitro Intern
Sheeraz is a Doctorate fellow in Computer Science at Northwestern Polytechnical University, Xian, China. He has 7 years of Software Development experience in AI, Web, Database, and Desktop technologies. He writes tutorials in Java, PHP, Python, GoLang, R, etc., to help beginners learn the field of Computer Science.
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