如何对数据框中的列进行重新排序？

您的数据框有四列，如 df[,c(1,2,3,4)]。注意第一个逗号表示保留所有行，而 1,2,3,4 指的是列。

要更改上述问题中的顺序，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, file="somedf.csv")

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# 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

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您还可以使用子集功能：

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

您应该像在其他答案中一样更好地使用 [] 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，特别是如果你有很多列。例如，以下将以相反的顺序重新排列 mtcars 数据集的列：

mtcars %>% select(carb:mpg)

以下将仅重新排序某些列，并丢弃其他列：

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

阅读有关 dplyr's select syntax 的更多信息。

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如 this comment 中所述，对 data.frame 中的列重新排序的标准建议通常很麻烦且容易出错，尤其是在您有很多列的情况下。

此功能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 的请求变得像这样简单：

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

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dplyr 解决方案（tidyverse 软件包集的一部分）是使用 select：

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

# or

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

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dplyr 版本 1.0.0 包含 relocate() 函数，可轻松重新排序列：

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)

或者

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

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也许这是一个巧合，您想要的列顺序恰好具有按字母降序排列的列名。既然是这种情况，您可以这样做：

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

当我有包含许多列的大文件时，这就是我使用的方法。

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您可以使用 data.table 包：

How to reorder data.table columns (without copying)

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

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three top-rated answers 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

那么这是一个糟糕的解决方案

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

它完成了这项工作，但您刚刚引入了对输入中列顺序的依赖。

应该避免这种脆弱的编程风格。

列的显式命名是更好的解决方案

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

另外，如果您打算在更一般的设置中重用您的代码，您可以简单地

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

这也很好，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)

然后你会设置那些稍后会阅读你的代码的人，包括你自己，有点欺骗。列名被用作文字而不出现在代码中。

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

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我看到的唯一一个运行良好的是来自 here。

 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。

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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（如果它是 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，它将是：

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

简单而优雅。它还允许您将几列一起移动并将其移动到开头或结尾：

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

再说一遍：当你使用大数据框时超级强大:)

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