Як відбувається один упорядкування стовпців у кадрі даних?

Як би змінити цей вхід (із послідовністю: час, в, у файлах):

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

До цього виводу (із послідовністю: час, вихід, в, файли)?

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

Ось фіктивні дані R:

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

Ваш кадр даних має чотири стовпці df[,c(1,2,3,4)] . Зверніть увагу, що перша кома означає зберегти всі рядки, а 1,2,3,4 відноситься до стовпців.

Щоб змінити порядок, як це робиться у вищезазначеному питанні df2[,c(1,3,2,4)]

Якщо ви хочете вивести цей файл у форматі csv, зробіть 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)]

Ви також можете використовувати функцію підмножини:

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

Вам краще скористатися оператором [], як в інших відповідях, але може бути корисним знати, що ви можете виконати підмножину та операцію зміни порядку стовпців в одній команді.

Оновлення:

Ви також можете використовувати функцію вибору з пакету dplyr:

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

Я не впевнений у ефективності, але завдяки синтаксису dplyr це рішення має бути більш гнучким, особливо якщо у вас є багато стовпців. Наприклад, нижче буде перепорядковано стовпці набору даних mtcars у зворотному порядку:

mtcars %>% select(carb:mpg)

Далі нижче буде впорядковано лише деякі стовпці та відхилено інші:

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

Детальніше про синтаксис виділення dplyr .

Як зазначалося в цьому коментарі , стандартні пропозиції щодо переупорядкування стовпців у a, data.frameяк правило, громіздкі та схильні до помилок, особливо якщо у вас є багато стовпців.

Ця функція дозволяє перевпорядкувати стовпці за позицією: вкажіть ім’я змінної та потрібну позицію, і не турбуйтеся про інші стовпці.

##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)
}

Тепер запит ОП стає таким же простим:

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

Для додаткового розміщення Timeта Filesстовпців можна зробити це:

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

dplyrРішення (частина tidyverseнабору пакетів) є використання select:

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

# or

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

Можливо, це випадковість того, що бажаний порядок стовпців має назви стовпців у алфавітному порядку. Оскільки це так, ви можете просто зробити:

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

Це я використовую, коли у мене є великі файли з багатьма колонками.

Ви можете використовувати пакет data.table :

Як упорядкувати стовпці data.table (без копіювання)

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

У трьох найвищих відповідях є слабкі місця.

Якщо ваш кадр даних виглядає приблизно так

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

то це погане рішення для використання

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

Це виконує роботу, але ви щойно ввели залежність від порядку стовпців у своєму введенні.

Такого стилю крихкого програмування слід уникати.

Явне називання стовпців є кращим рішенням

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

Плюс, якщо ви плануєте повторно використовувати свій код у більш загальних умовах, ви можете просто

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

що також досить приємно, оскільки воно повністю ізолює літерали. Навпаки, якщо ви використовуєте dplyrselect

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

то ви б налаштували тих, хто читатиме ваш код пізніше, включно, для невеликого обману. Назви стовпців використовуються як літерали, не з'являючись у коді як такому.

dplyrверсія 1.0.0включає relocate()функцію легкого впорядкування стовпців:

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)

або

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

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

Єдиний, кого я добре бачив, - це звідси .

 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
}

Використовуйте так:

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

Працює як шарм.