R语言第二章数据处理①选择列

主要介绍几个基于 tidyverse 的函数：

• select（）：将一列或多列提取为数据表。 它还可用于从数据框中删除列。
• select_if（）：根据特定条件选择列。 例如可以使用此函数选择列，如果它是数字。
• 辅助函数 - starts_with（），ends_with（），contains（），matches（），one_of（）：根据名称选择列/变量

• 根据列的位置选择列或者根据列的名字选择列

#选择第一列到第三列
my_data %>% select(1:3)
#选择第一列和第三列
my_data %>% select(1, 3)

my_data %>% select(Sepal.Length, Petal.Length)
my_data %>% select(Sepal.Length:Petal.Length)

• 还有其他函数同样可以用于选择列，包括根据首字母，尾字母，包含某字符，或者根据该列的属性选择列

# Select column whose name starts with "Petal"
my_data %>% select(starts_with("Petal"))

# Select column whose name ends with "Width"
my_data %>% select(ends_with("Width"))

# Select columns whose names contains "etal"
my_data %>% select(contains("etal"))
  
# Select columns whose name maches a regular expression
my_data %>% select(matches(".t."))

# selects variables provided in a character vector.
my_data %>% select(one_of(c("Sepal.Length", "Petal.Length")))

• 根据条件选择列

#选择列属性为数字的列
my_data %>% select_if(is.numeric)

• 删除列(根据列的属性）

#Removing Sepal.Length and Petal.Length columns:
my_data %>% select(-Sepal.Length, -Petal.Length)
#Removing all columns from Sepal.Length to Petal.Length:
my_data %>% select(-(Sepal.Length:Petal.Length))
#Removing all columns whose name starts with “Petal”:
my_data %>% select(-starts_with("Petal"))

• 根据列的位置删除列

# Drop column 1
my_data %>% select(-1)
# Drop columns 1 to 3
my_data %>% select(-(1:3))
# Drop columns 1 and 3 but not 2
my_data %>% select(-1, -3)