如何根据列名称对数据框进行子集化？

我有这个数据框：

 dput(df)
structure(list(Server = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "servera", class = "factor"), 
    Date = structure(1:6, .Label = c("7/13/2017 15:01", "7/13/2017 15:02", 
    "7/13/2017 15:03", "7/13/2017 15:04", "7/13/2017 15:05", 
    "7/13/2017 15:06"), class = "factor"), Host_CPU = c(1.812950134, 
    2.288070679, 1.563278198, 1.925239563, 5.350669861, 2.612503052
    ), UsedMemPercent = c(38.19, 38.19, 38.19, 38.19, 38.19, 
    38.22), jvm1 = c(10.91, 11.13, 11.34, 11.56, 11.77, 11.99
    ), jvm2 = c(11.47, 11.7, 11.91, 12.13, 12.35, 12.57), jvm3 = c(75.65, 
    76.88, 56.93, 58.99, 65.29, 67.97), jvm4 = c(39.43, 40.86, 
    42.27, 43.71, 45.09, 45.33), jvm5 = c(27.42, 29.63, 31.02, 
    32.37, 33.72, 37.71)), .Names = c("Server", "Date", "Host_CPU", 
"UsedMemPercent", "jvm1", "jvm2", "jvm3", "jvm4", "jvm5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

我只希望能够根据此变量中的向量名称对该数据框进行子集化：

select<-c("jvm3", "jvm4", "jvm5")

所以，我的最终 df 应该如下所示：

structure(list(Server = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "servera", class = "factor"), 
    Date = structure(1:6, .Label = c("7/13/2017 15:01", "7/13/2017 15:02", 
    "7/13/2017 15:03", "7/13/2017 15:04", "7/13/2017 15:05", 
    "7/13/2017 15:06"), class = "factor"), Host_CPU = c(1.812950134, 
    2.288070679, 1.563278198, 1.925239563, 5.350669861, 2.612503052
    ), UsedMemPercent = c(38.19, 38.19, 38.19, 38.19, 38.19, 
    38.22), jvm3 = c(75.65, 76.88, 56.93, 58.99, 65.29, 67.97
    ), jvm4 = c(39.43, 40.86, 42.27, 43.71, 45.09, 45.33), jvm5 = c(27.42, 
    29.63, 31.02, 32.37, 33.72, 37.71)), .Names = c("Server", 
"Date", "Host_CPU", "UsedMemPercent", "jvm3", "jvm4", "jvm5"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

有任何想法吗？

请重新审视指数。如果使用索引机制[在 R 中，您主要可以使用三种类型的索引：

• 逻辑向量：长度与列数相同，TRUE表示选择列
• 数值向量：根据位置选择列
• 字符向量：根据名称选择列

如果对数据框使用索引机制，则可以通过两种方式处理这些对象：

• 作为列表，因为它们是内部列表
• 作为矩阵，因为它们在许多情况下模仿矩阵行为

采取iris以数据框为例，比较从数据框中选择列的多种方式。如果将其视为列表，则有以下两个选项：

Use [[如果您想要向量形式的单列：

iris[["Species"]]
# [1] setosa     setosa     setosa ... : is a vector

Use [如果您想要一列或多列，但需要一个数据框：

iris["Species"]
iris[c("Sepal.Width", "Species")]

如果将其视为矩阵，则只需执行与处理矩阵完全相同的操作即可。如果您不指定任何行索引，这些命令实际上与上面使用的命令等效：

iris[ , "Species"] # is the same as iris[["Species"]]
iris[ , "Species", drop = FALSE] # is the same as iris["Species"]
iris[ , c("Sepal.Width", "Species")] # is the same as iris[c("Sepal.Width", "Species")]

因此，就您而言，您只需要：

select <- c("Server","Date","Host_CPU","UsedMemPercent",
            "jvm3","jvm4","jvm5")
df[select]

关于子集的注释：子集有效，但只能交互使用。帮助页面上有一条警告指出：

这是一个旨在交互使用的便利功能。为了 编程时最好使用标准子集函数，例如 [，特别是参数子集的非标准评估 可能会产生意想不到的后果。