Lazy loaded imageselect()：灵活选择列

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select() 是 dplyr 中用于选择、重排或排除列的利器。当数据框列数众多时，配合多种辅助函数，一行即可筛出所需变量。

1. 函数原型

  • ... 支持 列名、下标、负号 排除；
  • .before / .after：将匹配列移动到目标位置。

2. 常用辅助函数

函数
功能说明
示例
starts_with("x")
列名以 "x" 开头
select(df, starts_with("gene"))
ends_with("_y")
列名以 "_y" 结尾
select(df, ends_with("_1"))
contains("id")
列名包含 "id"
select(df, contains("core"))
matches("^s")
列名正则匹配
select(df, matches("^s"))
num_range("X", 1:3)
列名按数字序列（如 X1, X2, X3）
select(df2, num_range("X", 1:2))
where(is.numeric)
选择所有数值型列
select(df, where(is.numeric))
where(is.character)
选择所有字符型列
select(df, where(is.character))

3. 示例演示

先看示例数据：

3.1 选出所有 gene_ 列

3.2 选出以 _1 结尾的列

3.3 查找包含 "core" 的列

3.4 按正则匹配列名（字母 s 开头）

3.5 选取 X1、X2 编号列

3.6 只保留数值型列

3.7 排除 note 列

4. 插入与重排

  • 将 note 列移动到最前：
    • 在 id 后插入 gene_a：

      5. 小贴士

      • 组合多种匹配：
          • select(df, starts_with("gene"), ends_with("_2"))
      • 排除一组：
          • select(df, -matches("score"))
      • 与管道结合：在载入、过滤后直接 select() 出报告所需列
      • 高效报表：为导出表格或绘图预先裁剪无关变量
      总结
      利用这些辅助函数，select() 能让你快速锁定变量名模式，不再苦于手动打长长的列名列表。掌握它，数据预处理效率瞬间飞升！
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      relocate()：调整列顺序
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      mutate()：创建新列 + 控制列位置与保留
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