如何通过排除R中向量中存储的列名来对数据帧进行子集化？
数据帧的子集可以通过多种方式完成，比如说选择存储在向量中的列。假设我们有一个数据帧df，它具有x，y和z列，并且列名y和z存储在称为V的向量中，那么我们可以通过将V中的列名排除为select（df，-all_of（V））。
示例
请看以下数据帧：
> x1<-rpois(20,5) > x2<-rpois(20,2) > x3<-rpois(20,3) > x4<-rpois(20,5) > df1<-data.frame(x1,x2,x3,x4) > df1
输出结果
x1 x2 x3 x4 1 3 4 0 5 2 4 1 2 6 3 4 1 2 3 4 8 1 7 6 5 4 2 3 8 6 4 4 1 0 7 4 1 1 2 8 7 2 4 4 9 4 3 6 5 10 4 3 5 7 11 3 2 3 5 12 4 2 3 5 13 3 1 2 5 14 4 2 5 7 15 4 3 7 2 16 2 1 3 6 17 5 1 8 3 18 4 0 4 6 19 5 2 4 9 20 9 0 4 7
包含x1和x4列的向量：
示例
> v1<-c("x1","x4")通过排除x1和x4来设置df1：
> select(df1,-all_of(v1))
输出结果
x2 x3 1 4 0 2 1 2 3 1 2 4 1 7 5 2 3 6 4 1 7 1 1 8 2 4 9 3 6 10 3 5 11 2 3 12 2 3 13 1 2 14 2 5 15 3 7 16 1 3 17 1 8 18 0 4 19 2 4 20 0 4
让我们看另一个例子：
示例
> y1<-rnorm(20,1,0.098) > y2<-rnorm(20,100,10) > y3<-rnorm(20,5,0.97) > y4<-rnorm(20,5275,30.5) > df2<-data.frame(y1,y2,y3,y4) > df2
输出结果
y1 y2 y3 y4 1 1.0004066 95.44217 4.436526 5302.802 2 0.8704272 103.72030 4.459705 5279.560 3 1.0010894 96.78478 4.979246 5250.222 4 1.0856458 100.94359 5.480827 5261.604 5 0.9609981 98.62898 4.427267 5230.762 6 0.9497958 90.31327 4.332123 5204.725 7 0.9598390 95.87049 4.557982 5273.675 8 0.7686893 95.67384 5.747136 5232.587 9 0.8447364 97.65526 5.012912 5282.668 10 1.1740212 105.39359 4.088489 5300.367 11 0.9476001 115.77728 5.490385 5315.523 12 0.9824041 89.73841 4.703173 5256.286 13 0.9139366 112.73522 5.676117 5279.863 14 1.0712399 83.89056 4.510641 5275.326 15 1.1097967 91.60747 4.391030 5269.570 16 1.0449168 90.27042 3.793536 5210.164 17 0.8880382 74.78750 5.876453 5284.542 18 0.9304634 112.05254 5.410632 5330.084 19 1.1660059 108.03871 5.982188 5303.685 20 0.7662319 104.80364 5.518754 5283.069
示例
> v2<-c("y2","y3")通过排除y2和y3来设置df2：
示例
> select(df2,-all_of(v2))
输出结果
y1 y4 1 1.0004066 5302.802 2 0.8704272 5279.560 3 1.0010894 5250.222 4 1.0856458 5261.604 5 0.9609981 5230.762 6 0.9497958 5204.725 7 0.9598390 5273.675 8 0.7686893 5232.587 9 0.8447364 5282.668 10 1.1740212 5300.367 11 0.9476001 5315.523 12 0.9824041 5256.286 13 0.9139366 5279.863 14 1.0712399 5275.326 15 1.1097967 5269.570 16 1.0449168 5210.164 17 0.8880382 5284.542 18 0.9304634 5330.084 19 1.1660059 5303.685 20 0.7662319 5283.069