如何重新排列数据框中的列？
如何改变这个input（顺序：时间，进出，文件）：
Time In Out Files 1 2 3 4 2 3 4 5 到这个输出（与序列：时间，出，在，文件）？
Time Out In Files 1 3 2 4 2 4 3 5
这里是虚拟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
你的数据框有四个像df[,c(1,2,3,4)]这样的列。 注意第一个逗号意味着保留所有的行，1,2,3,4指向列。
要改变上述问题的顺序，请执行df2[,c(1,3,2,4)]
如果你想输出这个文件为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)]
你也可以使用子集函数：
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，但是知道您可以在单个命令中执行子集和列重新sorting操作可能很有用。
更新：
您也可以使用dplyr软件包中的selectfunction：
data = data %>% select(Time, out, In, Files)
我不确定效率，但是由于dplyr的语法，这个解决scheme应该更加灵活，特别是如果你有很多列的话。 例如，以下将按相反顺序重新排列mtcars数据集的列：
mtcars %>% select(carb:mpg)
下面将重新排列一些列，并丢弃其他列：
mtcars %>% select(mpg:disp, hp, wt, gear:qsec, starts_with('carb'))
阅读更多关于dplyr的select语法 。
正如在这个评论中提到的那样，对data.frame中的列进行重新sorting的标准build议通常很麻烦，而且容易出错，特别是如果你有很多列的话。
此function允许按位置重新排列列：指定variables名称和所需的位置，不要担心其他列。
##arrange df vars by position ##'vars' must be a named vector, eg 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的请求变得这么简单：
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，你可以这样做：
arrange.vars(table, c("Out"=2, "Files"=1, "Time"=4)) ## Files Out In Time ##1 4 3 2 1 ##2 5 4 3 2
也许这是巧合的，你想要的列顺序碰巧有按降序字母顺序列名称。 既然如此，你可以这样做：
df<-df[,order(colnames(df),decreasing=TRUE)]
当我有大量文件的列时，这就是我所使用的。
如果你可以使用data.table包，那么这提供了一个好的和紧凑的方式
如何重新sortingdata.table列（不复制）
setcolorder(DT,myOrder)
我见过的唯一工作就是从这里开始 。
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。
