如何在R中删除和保留txt文件的某些列？

我有一个txt格式的文件，由选项卡分隔，下面是一个摘录：

id      1     2     4     15      18       20
1_at   100   200   89    189     299      788
2_at     8    78   33     89      90       99
3_xt   300    45   53    234      89       34
4_dx    49    34   88      8       9       15

现在我有一个文件，也是txt格式的，用逗号分隔，数据如下：

18,1,4,20

因此，基于该文件，我希望读取该文件并仅从第一个列表数据中提取列，以便存储在另一个文件中，如下所示：

（重要提示：我需要根据csv文件保留要存储的数据顺序）

如果我想提取的数据是行，那就更容易了，因为我可以逐行读取它，并与我的txt文件进行比较（我已经这样做了），但我仍然坚持使用这个专栏内容

我想知道是否有任何方法可以使用子索引函数直接提取列

---

任何帮助都将不胜感激

如果您不想读取整个文件，然后进行筛选，这是一种执行您想要执行的操作的方法。如果您之前不知道每个列的类，这种方法也会起作用。本例假设输入文件的列名不以数字开头，因为R中不允许这样做。它也可以使用数字作为列名，但要小心，因为它可能在其他操作中失败

> txt = 'id      1     2     4     15      18       20
+ 1_at   100   200   89    189     299      788
+ 2_at     8    78   33     89      90       99
+ 3_xt   300    45   53    234      89       34
+ 4_dx    49    34   88      8       9       15'
> 
> df <- read.table(textConnection(txt), header=T, nrows=1, check.names=F)
> 
> df
    id   1   2  4  15  18  20
1 1_at 100 200 89 189 299 788
> 
> #Lets say f is the column filter you read from other file
> f <- c("id", "18", "1", "4", "20")
> 
> f
[1] "id" "18" "1"  "4"  "20"
> 
> #Get Column Classes
> CC <- sapply(df, class)
> CC
       id         1         2         4        15        18        20 
 "factor" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" 
> #Specify columns that you don't want to read as "NULL" 
> CC[!names(CC) %in% f] <- "NULL"
> CC
       id         1         2         4        15        18        20 
 "factor" "integer"    "NULL" "integer"    "NULL" "integer" "integer" 
> 
> #Read whole data frame again
> df <- read.table(textConnection(txt), header=T, colClasses=CC, check.names=F)
> 
> #get columns in desired order
> df[,f]
    id  18   1  4  20
1 1_at 299 100 89 788
2 2_at  90   8 33  99
3 3_xt  89 300 53  34
4 4_dx   9  49 88  15

>txt='id 1 2 4 15 18 20
+1_100 200 89 189 299 788
+2_在8 78 33 89 90 99
+3_xt 300 45 53 234 89 34
+4_dx 49 34 88 8 9 15'
> 
>df
>df
身份证号码1 2 4 15 18 20
1 1_100 200 89 189 299 788
> 
>#假设f是从其他文件读取的列过滤器
>f
>f
[1] id“18”1“4”20
> 
>#获取列类
>抄送
身份证号码1 2 4 15 18 20
“因子”“整数”“整数”“整数”“整数”“整数”“整数”“整数”
>#指定不希望读取为“NULL”的列
>抄送[！名称（抄送）%in%f]CC
身份证号码1 2 4 15 18 20
“因子”“整数”“空”“整数”“空”“整数”“整数”
> 
>#再次读取整个数据帧
>df
>#按所需顺序获取列
>df[，f]
身份证号码1814200
1 1_电话：299 100 89 788
2 2_在90 8 33 99
3 3_xt 89 300 53 34
4 4_dx 9 49 88 15

列名不能以数字开头。@Jack Maney我有一个类似的问题，我想从行中提取什么，所以我使用了两个循环，一个读取txt文件，另一个读取表格格式。比较是按顺序进行的，当数据与我存储在另一个文件中的数据匹配时。有了这些专栏，我不知道怎么才能做到。也许只是先转置数据，然后处理它，如果它是行的，然后再转置，但是文件是巨大的，所以我不认为这是一个好消息。solution@geektrader这就是我需要修改的文件格式extract@Manuel-文件格式不相关。R将不遵守以数字开头的列名。谢谢，但是如果数据在文件中，我不能使用read.table，我如何处理它？是的@geektrader，我尝试了解决方案，但我需要保持数据的顺序。如果您在我的示例中看到，我需要根据id 18 1 4 20之类的标签存储数据，而不是按顺序存储fashion@Manuel您可以使用

df[，f]

> txt = 'id      1     2     4     15      18       20
+ 1_at   100   200   89    189     299      788
+ 2_at     8    78   33     89      90       99
+ 3_xt   300    45   53    234      89       34
+ 4_dx    49    34   88      8       9       15'
> 
> df <- read.table(textConnection(txt), header=T, nrows=1, check.names=F)
> 
> df
    id   1   2  4  15  18  20
1 1_at 100 200 89 189 299 788
> 
> #Lets say f is the column filter you read from other file
> f <- c("id", "18", "1", "4", "20")
> 
> f
[1] "id" "18" "1"  "4"  "20"
> 
> #Get Column Classes
> CC <- sapply(df, class)
> CC
       id         1         2         4        15        18        20 
 "factor" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" "integer" 
> #Specify columns that you don't want to read as "NULL" 
> CC[!names(CC) %in% f] <- "NULL"
> CC
       id         1         2         4        15        18        20 
 "factor" "integer"    "NULL" "integer"    "NULL" "integer" "integer" 
> 
> #Read whole data frame again
> df <- read.table(textConnection(txt), header=T, colClasses=CC, check.names=F)
> 
> #get columns in desired order
> df[,f]
    id  18   1  4  20
1 1_at 299 100 89 788
2 2_at  90   8 33  99
3 3_xt  89 300 53  34
4 4_dx   9  49 88  15