您的数据框有四列，如下所示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)]
如果要将此文件输出为 csv，请执行write.csv(df2, file="somedf.csv")
# 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
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'))
阅读更多关于dplyr 的选择语法。
如本评论中所述，在 a 中重新排序列的标准建议data.frame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
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。
dplyr版本1.0.0包括relocate()轻松重新排序列的功能：
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)
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，如果你使用 dplyrselect
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。
data.table::setcolorder(table, c("Out", "in", "files"))
我看到的唯一一个运作良好的是从这里。
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")]
奇迹般有效。