如何对数据框中的列进行重新排序？

Question

如何更改此输入（顺序为：时间、输入、输出、文件）：

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

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

Answer 1

您的数据框有四列，例如 df[,c(1,2,3,4)]。
请注意，第一个逗号表示保留所有行，1,2,3,4 表示保留所有列。

要按照上述问题更改顺序，请执行 df2[,c(1,3,2,4)]

如果您想将此文件输出为 csv，请执行 write.csv( df2，文件=“somedf.csv”）

Answer 2

# reorder by column name
data <- data[, c("A", "B", "C")] # leave the row index blank to keep all rows

#reorder by column index
data <- data[, c(1,3,2)] # leave the row index blank to keep all rows

Answer 3

您还可以使用子集函数：

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

您应该像其他答案中那样更好地使用 [] 运算符，但知道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 包中的 select 函数：

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

我不确定效率，但由于 dplyr 的语法，这个解决方案应该更灵活，特别是如果您有很多列。例如，以下代码将以相反的顺序对 mtcars 数据集的列进行重新排序：

mtcars %>% select(carb:mpg)

以下代码将仅对某些列进行重新排序，并丢弃其他列：

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

阅读有关 dplyr 的选择语法。

Answer 4

正如此评论中提到的，重新排序的标准建议在 data.frame 中对列进行排序通常很麻烦且容易出错，尤其是当您有很多列时。

此函数允许按位置重新排列列：指定变量名称和所需位置，而不必担心其他列。

##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

Answer 5

dplyr 版本 1.0.0 包含 relocate() 函数，可以轻松地对列进行重新排序：

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)

或

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

Answer 6

dplyr 解决方案（tidyverse 包集）是使用 select：

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

# or

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

Answer 7

也许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。既然是这种情况，你就可以这样做：

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

当我有包含许多列的大文件时，我就使用这种方法。

Answer 8

您可以使用 data.table 包：

如何对 data.table 列重新排序（不复制）

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

Answer 9

三个 评价最高< /a> 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

，那么它是一个糟糕的解决方案

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

，它可以完成这项工作，但您刚刚引入了对输入中列的顺序的依赖。

应避免这种脆弱的编程风格。

列的显式命名是一个更好的解决方案

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

另外，如果您打算在更通用的设置中重用代码，您可以简单地这样做，

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

这也非常好，因为它完全隔离了文字。相比之下，如果您使用 dplyr 的 select

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

那么您就会设置那些稍后会阅读您的代码的人（包括您自己），以进行一些欺骗。列名被用作文字，而不出现在代码中。

Answer 10

Dplyr 具有允许您将特定列移动到其他列之前或之后的功能。当您使用大数据框架时，这是一个关键工具（如果是 4 列，则使用前面提到的 select 会更快）。

https://dplyr.tidyverse.org/reference/relocate.html

在您的情况下，那就是：

df <- df %>% relocate(Out, .after = In)

简洁、优雅。它还允许您将多个列移动到一起并将其移动到开头或结尾：

df <- df %>% relocate(any_of(c('ColX', 'ColY', 'ColZ')), .after = last_col())

同样：当您使用大数据框时超级强大:)

Answer 11

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

Answer 12

我见过的唯一一个效果好的来自这里。

 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")]

就像一个魅力。