Julia DataFrame: удалить столбец по имени

Тип DataFrame в Julia позволяет вам получить к нему доступ в виде массива, поэтому можно удалять столбцы с помощью индексации:

df = df[:,[1:2,4:end]] # remove column 3

Проблема с этим подходом заключается в том, что я часто знаю только имя столбца, а не индекс столбца в таблице.

Есть ли встроенный способ удаления столбца по имени?

Альтернативно, есть ли лучший способ сделать это, чем это?

colind = findfirst(names(df), colsymbol)
df = df[:,[1:colind-1,colind+1:end]]

Вышеуказанное относится к склонности к провалу; есть несколько краевых случаев (один столбец, первый столбец, последний столбец, символ не в таблице и т.д.)

Спасибо

Ответ 1

Вы можете использовать delete!:

julia> df = DataFrame(A = 1:4, B = ["M", "F", "F", "M"], C = 2:5)
4x3 DataFrame
|-------|---|-----|---|
| Row # | A | B   | C |
| 1     | 1 | "M" | 2 |
| 2     | 2 | "F" | 3 |
| 3     | 3 | "F" | 4 |
| 4     | 4 | "M" | 5 |

julia> delete!(df, :B)
4x2 DataFrame
|-------|---|---|
| Row # | A | C |
| 1     | 1 | 2 |
| 2     | 2 | 3 |
| 3     | 3 | 4 |
| 4     | 4 | 5 |

Для более общих операций, помните, что вы можете передать массив символов или массив bool тоже, и поэтому произвольно сложный выбор, например

julia> df[~[(x in [:B, :C]) for x in names(df)]]
4x1 DataFrame
|-------|---|
| Row # | A |
| 1     | 1 |
| 2     | 2 |
| 3     | 3 |
| 4     | 4 |

julia> df[setdiff(names(df), [:C])]
4x1 DataFrame
|-------|---|
| Row # | A |
| 1     | 1 |
| 2     | 2 |
| 3     | 3 |
| 4     | 4 |

также будет работать.

Ответ 2

Начиная с Julia 1.0, вы захотите использовать deletecols!:

https://juliadata.github.io/DataFrames.jl/stable/lib/functions.html#DataFrames.deletecols!

julia> d = DataFrame(a=1:3, b=4:6)
3×2 DataFrame
│ Row │ a     │ b     │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 4     │
│ 2   │ 2     │ 5     │
│ 3   │ 3     │ 6     │

julia> deletecols!(d, 1)
3×1 DataFrame
│ Row │ b     │
│     │ Int64 │
├─────┼───────┤
│ 1   │ 4     │
│ 2   │ 5     │
│ 3   │ 6     │

Ответ 3

Поскольку delete! выдает предупреждение об устаревании, которое предлагает использовать select!:

julia> d = DataFrame(a=1:3, b=4:6)
3×2 DataFrame
│ Row │ a     │ b     │
│     │ Int64 │ Int64 │
├─────┼───────┼───────┤
│ 1   │ 1     │ 4     │
│ 2   │ 2     │ 5     │
│ 3   │ 3     │ 6     │

julia> select!(d, Not(:a))
3×1 DataFrame
│ Row │ b     │
│     │ Int64 │
├─────┼───────┤
│ 1   │ 4     │
│ 2   │ 5     │
│ 3   │ 6     │