如何在julia中仅选择dataframe列的子集

我有一个由几列组成的数据框架，比如第1列、第2列……第100列。如何仅选择列的子集，例如（不是列1）应返回所有列column2…column100

data[[colnames(data) .!= "column1"]])

似乎不起作用

我不想改变数据帧。我只想选择所有没有特定列名的列，如我的示例中所示。

colnames（data）。！=“column1”

#=>返回布尔值的数组

我认为正确的方法是使用一个过滤器函数，返回所需的列名

filter（x->x！=“column1”，colnames（data））

返回一个字符串数组

数据帧列名是符号数据类型

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map（symbol，str_array_of_filterd_column_name）

#=>返回相同符号的数组

正如@Reza Afzalan所说，您尝试执行的操作返回字符串数组，而数据帧中的列名是符号

鉴于Julia没有条件列表理解能力，我想你能做的最好的事情就是

data[:, filter(x -> x != :column1, names(df))]

这将为您提供删除了第1列的数据集（无需对其进行修改）。您还可以将其扩展到检查姓名列表：

data[:, filter(x -> !(x in [:column1,:column2]), names(df))]

更新：正如Ian在下面所说的，对于这个用例，

Not

语法现在是最好的选择

更一般地说，条件列表理解现在也可用，因此您可以执行以下操作：

data[:, [x for x in names(data) if x != :column1]]

编辑11/3/21：鉴于人们仍在对此进行投票，我想我应该更新它，说DataFrames现在允许字符串作为列名，实际上，

names（）

函数现在返回字符串，所以您可以这样做

data[:, [x for x in names(data) if x != "column1"]]

但正如Ian在下面所说的，更新版本的数据帧还附带了

inversedics

导出，因此您可以直接执行

data[:, Not("column1")] # or :column1

或

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一种方法是使用索引选择一系列列

idx=长度（数据）
数据[2:idx]

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执行条件选择的其他方法是在

中按名称选择多个列：

 df[[:col1, :col2]

或者，对于DataFrames库的其他版本，我使用：

select(df, [:col1, :col2])

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从DataFrames 0.19开始，您现在似乎可以

select(data, Not(:column1))

选择除列之外的所有列

column1

。要选择除多列以外的所有列，请在反向索引中使用数组：

select(data, Not([:column1, :column2]))

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提到使用一组名称作为选择，尽管没有深入讨论定义此类集合的方法。

data[！，2:ncol（df）]

选择除第一列以外的所有列有什么问题吗？谢谢。这没什么问题，不过如果你那样做的话，我可能会把它写成

data[！，2:end]

只要确保所有要删除的列都存在于数据中，否则会引发

ArgumentError:column not found in the data frame

这很有效。在本例中，它返回dataframe列的副本。我认为等价物是

df[：，[：col1，：col2]]

。要获取对相同数据帧列的引用（不要复制），请使用

df[！，[：col1，：col2]]

select(data, Not([:column1, :column2]))