R语言：快速移除data.table列表中每个data.table指定列的方法

用lapply结合dplyr实现 #

如果习惯dplyr的语法，lapply可以简洁完成批量操作，比手动for循环更紧凑：

library(dplyr)
# 直接传递select函数和参数
df.list <- lapply(df.list, select, -id)

或者用匿名函数写法，逻辑更直观：

df.list <- lapply(df.list, function(tbl) select(tbl, -id))

用purrr::map实现 #

purrr的map函数更贴合函数式编程风格，适合管道流操作：

library(purrr)
# 公式风格写法
df.list <- map(df.list, ~select(.x, -id))

# 结合管道操作
df.list <- df.list %>% map(~select(.x, -id))

针对data.table的极致高效方案（推荐） #

如果你的列表元素是data.table（而非示例中的data.frame），可以利用data.table的引用修改特性，彻底避免数据复制，速度和内存效率拉满：

先将列表转成data.table（如果还没转）：

library(data.table)
dt.list <- lapply(df.list, as.data.table)

然后用:=操作符直接移除列，无需重新赋值（invisible用来屏蔽不必要的输出）：

invisible(lapply(dt.list, function(dt) dt[, id := NULL]))

更简洁的等价写法：

invisible(lapply(dt.list, `[`, , !"id"))

关于原循环速度慢的原因 #

手动for循环慢通常是因为每次赋值df.list[[i]]会产生完整的数据副本，处理大表格时开销极大。上述方案中，lapply/map内部做了优化，而data.table的引用修改直接在原对象上操作，彻底消除了复制开销，是大数据量下的最优选择。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sky Scraper