R 如何加速此代码删除某些行？

我有一个

data.frame

，我想删除第5列条目等于零的行

data.frame

如下所示：

Column1 Column2 Column3 Column4 Column5 Column6
1       A         3       2       1       1
2       D         2       2       4       1
3       D         4       1       0       2
4       E         4       1       0       2
5       F         2       1       A       3

因此，在这种情况下，应删除第3列和第4列。我的数据帧被称为

dataframe，目前我使用以下代码：

for(i in 1:length(dataframe[,1])){ 
  if (dataframe[i,5]==0) {
    dataframe2<-dataframe[-i,] 
  } 
}

for（i in 1:length（数据帧[，1]）{
if（数据帧[i，5]==0）{
dataframe2您应该阅读介绍手册以了解基本的子集设置

df <- df[df$Column5 != 0, ]
##   Column1 Column2 Column3 Column4 Column5 Column6
## 1       1       A       3       2       1       1
## 2       2       D       2       2       4       1
## 5       5       F       2       1       A       3

df您应该阅读一本介绍性手册来理解基本的子集设置

df <- df[df$Column5 != 0, ]
##   Column1 Column2 Column3 Column4 Column5 Column6
## 1       1       A       3       2       1       1
## 2       2       D       2       2       4       1
## 5       5       F       2       1       A       3

df您应该阅读一本介绍性手册来理解基本的子集设置

df <- df[df$Column5 != 0, ]
##   Column1 Column2 Column3 Column4 Column5 Column6
## 1       1       A       3       2       1       1
## 2       2       D       2       2       4       1
## 5       5       F       2       1       A       3

df您应该阅读一本介绍性手册来理解基本的子集设置

df <- df[df$Column5 != 0, ]
##   Column1 Column2 Column3 Column4 Column5 Column6
## 1       1       A       3       2       1       1
## 2       2       D       2       2       4       1
## 5       5       F       2       1       A       3

df我认为：

dataframe2 <- dataframe[dataframe[,5]!=0,] 

一般而言：


按列名编制索引比按数字编制索引更可靠，通常可读性更高（尽管在您的示例中列名没有意义）
使用
[[]]
或
[，]
进行索引比使用
$
进行索引更稳健、更通用（例如，您可以使用动态构造的变量名或
[[[]]
中的数字索引，并且只能使用
$
的精确名称
子集
是可读性最强的，但在某些上下文中不太可靠

对于您所描述的大小问题，所有这些方法在速度方面或多或少都是瞬时的/无法区分的。
我认为：

dataframe2 <- dataframe[dataframe[,5]!=0,] 

一般而言：


按列名编制索引比按数字编制索引更可靠，通常可读性更高（尽管在您的示例中列名没有意义）
使用
[[]]
或
[，]
进行索引比使用
$
进行索引更稳健、更通用（例如，您可以使用动态构造的变量名或
[[[]]
中的数字索引，并且只能使用
$
的精确名称
子集
是可读性最强的，但在某些上下文中不太可靠

对于您所描述的大小问题，所有这些方法在速度方面或多或少都是瞬时的/无法区分的。
我认为：

dataframe2 <- dataframe[dataframe[,5]!=0,] 

一般而言：


按列名编制索引比按数字编制索引更可靠，通常可读性更高（尽管在您的示例中列名没有意义）
使用
[[]]
或
[，]
进行索引比使用
$
进行索引更稳健、更通用（例如，您可以使用动态构造的变量名或
[[[]]
中的数字索引，并且只能使用
$
的精确名称
子集
是可读性最强的，但在某些上下文中不太可靠

对于您所描述的大小问题，所有这些方法在速度方面或多或少都是瞬时的/无法区分的。
我认为：

dataframe2 <- dataframe[dataframe[,5]!=0,] 

一般而言：


按列名编制索引比按数字编制索引更可靠，通常可读性更高（尽管在您的示例中列名没有意义）
使用
[[]]
或
[，]
进行索引比使用
$
进行索引更稳健、更通用（例如，您可以使用动态构造的变量名或
[[[]]
中的数字索引，并且只能使用
$
的精确名称
子集
是可读性最强的，但在某些上下文中不太可靠

对于您描述的大小问题，所有这些方法在速度方面或多或少都是瞬时的/无法区分的。
一个小的打字错误，它认为是dataframe[dataframe[，5]！=0，]一个小的打字错误，它认为是dataframe[dataframe[，5]！=0，]一个小的打字错误，它认为是dataframe[dataframe[，5]！=0，]一个小的输入错误，它认为是dataframe[dataframe[，5]！=0，]