【发布时间】：2016-04-20 07:58:09
【问题描述】：
install.packages('data.table')
library(data.table)
data <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/hsb2_small.csv")
head(data, 10)
> id female race ses schtyp prog read write math science socst
> 1: 70 0 4 1 1 1 57 52 41 47 57
> 2: 121 1 4 2 1 3 68 59 53 63 61
> 3: 86 0 4 3 1 1 44 33 54 58 31
> 4: 141 0 4 3 1 3 63 44 47 53 56
> 5: 172 0 4 2 1 2 47 52 57 53 61
> 6: 113 0 4 2 1 2 44 52 51 63 61
> 7: 50 0 3 2 1 1 50 59 42 53 61
> 8: 11 0 1 2 1 2 34 46 45 39 36
> 9: 84 0 4 2 1 1 63 57 54 58 51
> 10: 48 0 3 2 1 2 57 55 52 50 51
我们看到它是一个
class(data)
> [1] "data.frame"
这样我们就可以抓取特定的列 （此页面示例仅显示 10 行...）
data[ , c(1, 7, 8)]
> id read write
> 1 70 57 52
> 2 121 68 59
> 3 86 44 33
> 4 141 63 44
> 5 172 47 52
> 6 113 44 52
> 7 50 50 59
> 8 11 34 46
> 9 84 63 57
> 10 48 57 55
或者一个范围（如果你有很多变量很有帮助）
data[ , 3:11]
> race ses schtyp prog read write math science socst
> 1 4 1 1 1 57 52 41 47 57
> 2 4 2 1 3 68 59 53 63 61
> 3 4 3 1 1 44 33 54 58 31
> 4 4 3 1 3 63 44 47 53 56
> 5 4 2 1 2 47 52 57 53 61
> 6 4 2 1 2 44 52 51 63 61
> 7 3 2 1 1 50 59 42 53 61
> 8 1 2 1 2 34 46 45 39 36
> 9 4 2 1 1 63 57 54 58 51
> 10 3 2 1 2 57 55 52 50 51
在我开始使用 data.table 之前一切正常。
setDT(data)
class(data)
> [1] "data.table" "data.frame"
如何使用 data.table 完成类似的子集化？ 上面相同的代码产生...
data[ , c(1, 7, 8)]
> [1] 1 7 8
data[ , 3:11]
> [1] 3 4 5 6 7 8 9 10 11
我知道 dplyr select() 但我寻求一种不涉及键入列名的解决方案，并且非常感谢使用“列号”对 data.table 进行子集的明确方法。我偶尔会使用子集（），甚至构建字符向量 J 用于数据[I，J，by = K]。我肯定错过了什么。代码大师会认为这是微不足道的，并且很容易展示一个灵活的解决方案，例如，可以选择第 1、3、5、10 到 30 和 97 列。
【问题讨论】：
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在里面添加
with = FALSE。
标签： r dataframe data.table subset