Come si riordinano le colonne in un frame di dati?

Come si modifica questo input (con la sequenza: time, in, out, files):

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

A questo output (con la sequenza: time, out, in, files)?

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

Ecco i dati fittizi 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

Il tuo frame di dati ha quattro colonne in questo modo df[,c(1,2,3,4)]. Nota la prima virgola significa mantenere tutte le righe e 1,2,3,4 si riferisce alle colonne.

Per cambiare l'ordine come nella domanda precedente fare df2[,c(1,3,2,4)]

Se vuoi produrre questo file come un csv, fallo 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)]

È inoltre possibile utilizzare la funzione del sottoinsieme:

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

Dovresti usare meglio l'operatore [] come nelle altre risposte, ma può essere utile sapere che puoi eseguire un sottoinsieme e un'operazione di riordino delle colonne in un singolo comando.

Aggiornare:

Puoi anche usare la funzione select dal pacchetto dplyr:

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

Non sono sicuro dell'efficienza, ma grazie alla sintassi di dplyr questa soluzione dovrebbe essere più flessibile, specialmente se hai molte colonne. Ad esempio, quanto segue riordinerà le colonne del set di dati mtcars nell'ordine opposto:

mtcars %>% select(carb:mpg)

E quanto segue riordinerà solo alcune colonne e ne eliminerà altre:

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

Maggiori informazioni sulla sintassi selezionata di dplyr .

Come menzionato in questo commento , i suggerimenti standard per riordinare le colonne in a data.framesono generalmente ingombranti e soggetti a errori, soprattutto se si dispone di molte colonne.

Questa funzione consente di riorganizzare le colonne in base alla posizione: specifica un nome variabile e la posizione desiderata e non preoccuparti delle altre colonne.

##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)
}

Ora la richiesta del PO diventa semplice come questa:

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

Per scambiare ulteriormente Timee Filescolonne puoi fare questo:

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

Una dplyrsoluzione (parte del tidyverseset di pacchetti) è utilizzare select:

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

# or

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

Forse è una coincidenza che l'ordine delle colonne desiderato abbia i nomi delle colonne in ordine alfabetico decrescente. Dato che è così, potresti semplicemente fare:

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

Questo è quello che uso quando ho file di grandi dimensioni con molte colonne.

È possibile utilizzare data.table pacchetto :

Come riordinare le colonne data.table (senza copiare)

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

Le tre risposte più votate hanno un punto debole.

Se il tuo frame di dati è simile a questo

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

allora è una soluzione scadente da usare

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

Fa il lavoro, ma hai appena introdotto una dipendenza dall'ordine delle colonne nel tuo input.

Questo stile di programmazione fragile deve essere evitato.

La denominazione esplicita delle colonne è una soluzione migliore

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

Inoltre, se hai intenzione di riutilizzare il tuo codice in un'impostazione più generale, puoi semplicemente

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

che è anche abbastanza bello perché isola completamente i letterali. Al contrario, se usi dplyr'sselect

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

allora imposteresti quelli che leggeranno il tuo codice in seguito, incluso te stesso, per un po 'di inganno. I nomi delle colonne vengono utilizzati come letterali senza apparire nel codice in quanto tale.

dplyrla versione 1.0.0include la relocate()funzione per riordinare facilmente le colonne:

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)

o

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

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

L'unico che ho visto funzionare bene è da qui .

 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
}

Usa così:

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

Funziona come un fascino.