Как изменить порядок столбцов в кадре данных?

В вашем кадре данных есть четыре столбца типа df[,c(1,2,3,4)]. Обратите внимание, что первая запятая означает сохранить все строки, а 1,2,3,4 относится к столбцам.

Чтобы изменить порядок, как в приведенном выше вопросе, сделайте df2[,c(1,3,2,4)]

Если вы хотите вывести этот файл как csv, выполните 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)]

Вы также можете использовать функцию подмножества:

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

Вам лучше использовать оператор [], как в других ответах, но может быть полезно знать, что вы можете выполнять подмножество и операцию переупорядочения столбцов в одной команде.

Update:

Вы также можете использовать функцию выбора из пакета dplyr:

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

Я не уверен в эффективности, но благодаря синтаксису dplyr это решение должно быть более гибким, особенно если у вас много столбцов. Например, следующее будет изменять порядок столбцов набора данных mtcars в обратном порядке:

mtcars %>% select(carb:mpg)

И следующее будет изменять порядок только в некоторых столбцах и отбрасывать другие:

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

Подробнее о синтаксисе выбора dplyr.

Как уже упоминалось в этом комментарии, стандартные рекомендации по переупорядочению столбцов в data.frame, как правило, громоздки и подвержены ошибкам, особенно если у вас много столбцов.

Эта функция позволяет повторно расположить столбцы по положению: указать имя переменной и нужную позицию и не беспокоиться о других столбцах.

##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)
}

Теперь запрос OP становится таким простым:

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 дополнительной замены столбцов Time и Files вы можете сделать это:

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

Возможно, это совпадение, что нужный порядок столбцов имеет имена столбцов в нисходящем алфавитном порядке. С тех пор вы можете просто сделать:

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

Это то, что я использую, когда у меня есть большие файлы со многими столбцами.

Если вы можете использовать пакет data.table, то это обеспечивает хороший и компактный способ

Как изменить порядок столбцов data.table(без копирования)

setcolorder(DT,myOrder)

tidyverse является использование select:

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

# or

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

У трех самых популярных ответов есть слабость.

Если ваш фрейм выглядит 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

тогда это плохое решение для использования

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

Он выполняет свою работу, но вы только что ввели зависимость от порядка столбцов в ваших входных данных.

Этого стиля хрупкого программирования следует избегать.

Явное именование столбцов - лучшее решение

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

Кроме того, если вы намерены повторно использовать свой код в более общих условиях, вы можете просто

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

что также довольно приятно, потому что полностью изолирует литералы. Напротив, если вы используете dplyr, select

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

тогда вы будете настраивать тех, кто будет читать ваш код позже, включая вас самих, для некоторого обмана. Имена столбцов используются как литералы, но не отображаются в коде как таковые.

Единственный, кого я хорошо видел, это отсюда.

 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
}

Используйте как это:

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

Работает как шарм.