如何重新排序数据框中的列？

如何更改此输入（按顺序：时间，输入，输出，文件）：

Time   In    Out  Files
1      2     3    4
2      3     4    5

输入到此输出（顺序为：时间，输出，输入，文件）？

Time   Out   In  Files
1      3     2    4
2      4     3    5

这是虚拟R数据：

table <- data.frame(Time=c(1,2), In=c(2,3), Out=c(3,4), Files=c(4,5))
table
##  Time In Out Files
##1    1  2   3     4
##2    2  3   4     5

您的数据框具有四列，如下所示df[,c(1,2,3,4)]。请注意，第一个逗号表示保留所有行，而1,2,3,4则指向列。

像上面的问题一样更改顺序 df2[,c(1,3,2,4)]

如果要将此文件输出为csv，请执行 write.csv(df2, file="somedf.csv")

# reorder by column name
data <- data[c("A", "B", "C")]

#reorder by column index
data <- data[c(1,3,2)]

您还可以使用子集功能：

data <- subset(data, select=c(3,2,1))

您最好像在其他答案中一样使用[]运算符，但是了解您可以在单个命令中执行子集和列重新排序操作可能会很有用。

更新：

您还可以使用dplyr软件包中的select函数：

data = data %>% select(Time, out, In, Files)

我不确定效率如何，但是由于dplyr的语法，这种解决方案应该更加灵活，特别是在您有很多专栏的情况下。例如，以下内容将以相反的顺序重新排列mtcars数据集的列：

mtcars %>% select(carb:mpg)

并且以下内容将仅对某些列重新排序，并丢弃其他列：

mtcars %>% select(mpg:disp, hp, wt, gear:qsec, starts_with('carb'))

阅读有关dplyr的select语法的更多信息。

如本注释中所述，在a data.frame中对列进行重新排序的标准建议通常很麻烦且容易出错，尤其是当您有很多列时。

此功能允许按位置重新排列列：指定变量名称和所需的位置，不必担心其他列。

##arrange df vars by position
##'vars' must be a named vector, e.g. c("var.name"=1)
arrange.vars <- function(data, vars){
    ##stop if not a data.frame (but should work for matrices as well)
    stopifnot(is.data.frame(data))

    ##sort out inputs
    data.nms <- names(data)
    var.nr <- length(data.nms)
    var.nms <- names(vars)
    var.pos <- vars
    ##sanity checks
    stopifnot( !any(duplicated(var.nms)), 
               !any(duplicated(var.pos)) )
    stopifnot( is.character(var.nms), 
               is.numeric(var.pos) )
    stopifnot( all(var.nms %in% data.nms) )
    stopifnot( all(var.pos > 0), 
               all(var.pos <= var.nr) )

    ##prepare output
    out.vec <- character(var.nr)
    out.vec[var.pos] <- var.nms
    out.vec[-var.pos] <- data.nms[ !(data.nms %in% var.nms) ]
    stopifnot( length(out.vec)==var.nr )

    ##re-arrange vars by position
    data <- data[ , out.vec]
    return(data)
}

现在，OP的请求变得如此简单：

table <- data.frame(Time=c(1,2), In=c(2,3), Out=c(3,4), Files=c(4,5))
table
##  Time In Out Files
##1    1  2   3     4
##2    2  3   4     5

arrange.vars(table, c("Out"=2))
##  Time Out In Files
##1    1   3  2     4
##2    2   4  3     5

要另外交换Time和Files列，您可以执行以下操作：

arrange.vars(table, c("Out"=2, "Files"=1, "Time"=4))
##  Files Out In Time
##1     4   3  2    1
##2     5   4  3    2

一个dplyr解决方案（tidyverse软件包组合的一部分）是使用select：

select(table, "Time", "Out", "In", "Files") 

# or

select(table, Time, Out, In, Files)

您想要的列顺序恰好具有按字母降序排列的列名称，这可能是一个巧合。由于是这种情况，您可以执行以下操作：

df<-df[,order(colnames(df),decreasing=TRUE)]

当我的大型文件有很多列时，这就是我使用的方式。

您可以使用data.table包：

如何对data.table列进行重新排序（不进行复制）

require(data.table)
setcolorder(DT,myOrder)

在3 收视率最高的 答案有一个弱点。

如果您的数据框看起来像这样

df <- data.frame(Time=c(1,2), In=c(2,3), Out=c(3,4), Files=c(4,5))

> df
  Time In Out Files
1    1  2   3     4
2    2  3   4     5

那就不好用了

> df2[,c(1,3,2,4)]

它可以完成工作，但是您刚刚引入了对输入中列顺序的依赖性。

应避免这种脆弱的编程风格。

列的明确命名是更好的解决方案

data[,c("Time", "Out", "In", "Files")]

另外，如果您打算在更一般的设置中重用代码，则只需

out.column.name <- "Out"
in.column.name <- "In"
data[,c("Time", out.column.name, in.column.name, "Files")]

这也很好，因为它完全隔离了文字。相反，如果您使用dplyrselect

data <- data %>% select(Time, out, In, Files)

那么您将设置那些稍后将阅读您的代码（包括您自己）的人，以免造成欺骗。列名被用作文字，而没有出现在代码中。

dplyr版本1.0.0包括relocate()轻松重新排序列的功能：

dat <- data.frame(Time=c(1,2), In=c(2,3), Out=c(3,4), Files=c(4,5))

library(dplyr) # from version 1.0.0 only

dat %>%
  relocate(Out, .before = In)

要么

dat %>%
  relocate(Out, .after = Time)

data.table::setcolorder(table, c("Out", "in", "files"))

我看到的唯一运作良好的方法就是从这里开始。

 shuffle_columns <- function (invec, movecommand) {
      movecommand <- lapply(strsplit(strsplit(movecommand, ";")[[1]],
                                 ",|\\s+"), function(x) x[x != ""])
  movelist <- lapply(movecommand, function(x) {
    Where <- x[which(x %in% c("before", "after", "first",
                              "last")):length(x)]
    ToMove <- setdiff(x, Where)
    list(ToMove, Where)
  })
  myVec <- invec
  for (i in seq_along(movelist)) {
    temp <- setdiff(myVec, movelist[[i]][[1]])
    A <- movelist[[i]][[2]][1]
    if (A %in% c("before", "after")) {
      ba <- movelist[[i]][[2]][2]
      if (A == "before") {
        after <- match(ba, temp) - 1
      }
      else if (A == "after") {
        after <- match(ba, temp)
      }
    }
    else if (A == "first") {
      after <- 0
    }
    else if (A == "last") {
      after <- length(myVec)
    }
    myVec <- append(temp, values = movelist[[i]][[1]], after = after)
  }
  myVec
}

像这样使用：

new_df <- iris[shuffle_columns(names(iris), "Sepal.Width before Sepal.Length")]

奇迹般有效。