如何基于字符串匹配选择R数据帧中的列

我认为还没有人问过这个确切的问题（无论如何，对于R来说）

我希望保留数据集中包含某个字符串的所有列（实际上有数百列），并删除其余的列。我已经找到了很多字符串搜索列名的例子，但是没有找到任何关于列名本身内容的例子

例如，假设我有以下数据集：

df = data.frame(v1 = c(1, 8, 7, 'No number'),
                v2 = c(5, 3, 5, 1),
                v3 = c('Nothing', 4, 2, 9),
                v4 = c(3, 8, 'Something', 6))

对于本例，假设我希望保留字符串为

No

的任何列，以便生成的数据集为：

         v1      v3
1         1 Nothing
2         8       4
3         7       2
4 No number       9

我在R怎么做？我对任何类型的解决方案都很满意（例如，base R、

dplyr

等）

提前谢谢

baser:

df[colSums(sapply(df, grepl, pattern = 'No')) > 0]

#         v1      v3
#1         1 Nothing
#2         8       4
#3         7       2
#4 No number       9

使用

dplyr

：

library(dplyr)
df %>% select(where(~any(grepl('No', .))))

基准R：

df[colSums(sapply(df, grepl, pattern = 'No')) > 0]

#         v1      v3
#1         1 Nothing
#2         8       4
#3         7       2
#4 No number       9

使用

dplyr

：

library(dplyr)
df %>% select(where(~any(grepl('No', .))))

使用

dplyr:：select_if（）

函数：

df <- df %>% select_if(function(col) any(grepl("No", col)))

df%select_if（函数（col）any（grepl（“No”，col）））

使用

dplyr:：选择_if（）

函数：

df <- df %>% select_if(function(col) any(grepl("No", col)))

df%select_if（函数（col）any（grepl（“No”，col）））

简单

df[grep("No", df)]
#          v1      v3
# 1         1 Nothing
# 2         8       4
# 3         7       2
# 4 No number       9

这是可行的，因为

grep

在内部检查

是否（！is.character（x））

如果这是真的，它基本上会：

s <- structure(as.character(df), names = names(df))
s
# v1 
# "c(\"1\", \"8\", \"7\", \"No number\")" 
# v2 
# "c(5, 3, 5, 1)" 
# v3 
# "c(\"Nothing\", \"4\", \"2\", \"9\")" 
# v4 
# "c(\"3\", \"8\", \"Something\", \"6\")" 
grep("No", s)
# [1] 1 3

简单地

这是可行的，因为

grep

在内部检查

是否（！is.character（x））

如果这是真的，它基本上会：

s <- structure(as.character(df), names = names(df))
s
# v1 
# "c(\"1\", \"8\", \"7\", \"No number\")" 
# v2 
# "c(5, 3, 5, 1)" 
# v3 
# "c(\"Nothing\", \"4\", \"2\", \"9\")" 
# v4 
# "c(\"3\", \"8\", \"Something\", \"6\")" 
grep("No", s)
# [1] 1 3

---

您可以为每个列运行

grepl

，如果其中有任何值，请选择它

df = data.frame(v1 = c(1, 8, 7, 'No number'),
                v2 = c(5, 3, 5, 1),
                v3 = c('Nothing', 4, 2, 9),
                v4 = c(3, 8, 'Something', 6))

find.no <- sapply(X = df, FUN = function(x) {
  any(grep("No", x = x))
})

> df[, find.no]
         v1      v3
1         1 Nothing
2         8       4
3         7       2
4 No number       9

df=data.frame（v1=c（1,8,7，'无编号'），
v2=c（5,3,5,1），
v3=c（'Nothing'，4，2，9），
v4=c（3，8，‘某物’，6））
find.no df[，find.no]
v1 v3
1什么都没有
2         8       4
3         7       2
4号9号

您可以为每个列运行

grepl

，如果其中有任何值，请选择它

df = data.frame(v1 = c(1, 8, 7, 'No number'),
                v2 = c(5, 3, 5, 1),
                v3 = c('Nothing', 4, 2, 9),
                v4 = c(3, 8, 'Something', 6))

find.no <- sapply(X = df, FUN = function(x) {
  any(grep("No", x = x))
})

> df[, find.no]
         v1      v3
1         1 Nothing
2         8       4
3         7       2
4 No number       9

df=data.frame（v1=c（1,8,7，'无编号'），
v2=c（5,3,5,1），
v3=c（'Nothing'，4，2，9），
v4=c（3，8，‘某物’，6））
find.no df[，find.no]
v1 v3
1什么都没有
2         8       4
3         7       2
4号9号

这对我不起作用。你使用的是什么版本的R？@RomanLuštrik R4.0.3对我来说很好。R4.0.2对我来说也很好。但我从没见过这个<在

grep（）

文档中似乎没有提到code>data.frame。这对我不起作用。你使用的是什么版本的R？@RomanLuštrik R4.0.3对我来说很好。R4.0.2对我来说也很好。但我从没见过这个

data.frame

在

grep（）

文档中似乎没有提到。