¿Cómo se reordenan las columnas en un marco de datos?

¿Cómo cambiaría esta entrada (con la secuencia: tiempo, entrada, salida, archivos):

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

¿A esta salida (con la secuencia: tiempo, fuera, dentro, archivos)?

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

Aquí están los datos ficticios de 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

Su marco de datos tiene cuatro columnas como esta df[,c(1,2,3,4)]. Tenga en cuenta que la primera coma significa mantener todas las filas, y el 1,2,3,4 se refiere a las columnas.

Para cambiar el orden como en la pregunta anterior, haga df2[,c(1,3,2,4)]

Si desea generar este archivo como un csv, haga 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)]

También puede usar la función de subconjunto:

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

Debería usar mejor el operador [] como en las otras respuestas, pero puede ser útil saber que puede hacer un subconjunto y una operación de reordenamiento de columna en un solo comando.

Actualizar:

También puede usar la función de selección del paquete dplyr:

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

No estoy seguro de la eficiencia, pero gracias a la sintaxis de dplyr, esta solución debería ser más flexible, especialmente si tiene muchas columnas. Por ejemplo, lo siguiente reordenará las columnas del conjunto de datos mtcars en el orden opuesto:

mtcars %>% select(carb:mpg)

Y lo siguiente reordenará solo algunas columnas y descartará otras:

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

Lea más sobre la sintaxis select de dplyr .

Como se menciona en este comentario , las sugerencias estándar para reordenar columnas en a data.frameson generalmente engorrosas y propensas a errores, especialmente si tiene muchas columnas.

Esta función permite reorganizar las columnas por posición: especifique un nombre de variable y la posición deseada, y no se preocupe por las otras columnas.

##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)
}

Ahora la solicitud del OP se vuelve tan simple como esto:

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

Para intercambiar Timey Filescolumnas adicionalmente , puede hacer esto:

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 dplyrsolución (parte del tidyverseconjunto de paquetes) es usar select:

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

# or

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

Tal vez sea una coincidencia que el orden de las columnas que desea tenga nombres de columnas en orden alfabético descendente. Como ese es el caso, simplemente podrías hacer:

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

Eso es lo que uso cuando tengo archivos grandes con muchas columnas.

Puedes usar el paquete data.table :

Cómo reordenar columnas data.table (sin copiar)

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

Las tres respuestas mejor calificadas tienen una debilidad.

Si su marco de datos se ve así

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

entonces es una mala solución para usar

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

Hace el trabajo, pero acaba de introducir una dependencia en el orden de las columnas en su entrada.

Este estilo de programación frágil se debe evitar.

El nombramiento explícito de las columnas es una mejor solución

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

Además, si tiene la intención de reutilizar su código en una configuración más general, simplemente puede

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

lo cual también es bastante bueno porque aísla por completo los literales. Por el contrario, si usa dplyr'sselect

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

entonces estarías configurando a aquellos que leerán tu código más tarde, incluido tú mismo, por un poco de engaño. Los nombres de columna se utilizan como literales sin aparecer en el código como tal.

dplyrLa versión 1.0.0incluye la relocate()función para reordenar fácilmente las columnas:

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"))

El único que he visto funcionar bien es desde aquí .

 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
}

Usar así:

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

Funciona de maravilla.