Veri çerçevesindeki sütunlar nasıl yeniden sıralanır?

Bu giriş nasıl değiştirilir (dizi, zaman, giriş, çıkış, dosyalar ile):

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

Bu çıktıya (sıra ile: zaman, çıkış, giriş, dosyalar)?

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

İşte kukla R verileri:

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

Veri çerçevenizde dört sütun vardır df[,c(1,2,3,4)]. İlk virgülün tüm satırları koruyacağını ve 1,2,3,4'ün sütunları ifade ettiğini unutmayın.

Yukarıdaki sorudaki gibi sırayı değiştirmek için df2[,c(1,3,2,4)]

Bu dosyayı csv olarak çıkarmak istiyorsanız, 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)]

Alt küme işlevini de kullanabilirsiniz:

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

Diğer yanıtlarda olduğu gibi [] operatörünü daha iyi kullanmalısınız, ancak tek bir komutta bir alt küme ve bir sütun yeniden sıralama işlemi yapabileceğinizi bilmek yararlı olabilir.

Güncelleme:

Dplyr paketinden select işlevini de kullanabilirsiniz:

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

Verimlilik konusunda emin değilim, ancak dplyr'in sözdizimi sayesinde, özellikle çok fazla sütununuz varsa bu çözüm daha esnek olmalıdır. Örneğin, aşağıdakiler mtcars veri kümesinin sütunlarını ters sırada yeniden sıralayacaktır:

mtcars %>% select(carb:mpg)

Ve aşağıdakiler yalnızca bazı sütunları yeniden sıralar ve diğerlerini atar:

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

Dplyr's select sözdizimi hakkında daha fazla bilgi edinin .

Bahsedildiği gibi bu yorumun bir yeniden sipariş sütunlar için standart önerileri data.framesütun bir şey var, özellikle genel hantal ve hataya açık bulunmaktadır.

Bu işlev sütunları konuma göre yeniden düzenlemenizi sağlar: bir değişken adı ve istenen konumu belirtin ve diğer sütunlar için endişelenmeyin.

##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)
}

Artık OP'nin isteği şu kadar basit hale geliyor:

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

Ek olarak takas Timeve Filessütunlar yapmak için şunları yapabilirsiniz:

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

Bir dplyrçözüm ( tidyversepaket setinin bir parçası ) aşağıdakileri kullanmaktır select:

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

# or

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

Belki de, istediğiniz sütun sırasının azalan alfabetik sırada sütun adlarının olması bir tesadüf olabilir. Durum böyle olduğu için şunları yapabilirsiniz:

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

Çok sütunlu büyük dosyalarım olduğunda kullanıyorum.

Data.table paketini kullanabilirsiniz :

Data.table sütunlarını yeniden sıralama (kopyalama olmadan)

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

En yüksek puan alan üç cevap zayıf.

Veri çerçeveniz böyle görünüyorsa

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

o zaman kullanmak kötü bir çözüm

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

İşi yapar, ancak girdinizdeki sütunların sırasına bir bağımlılık getirdiniz.

Bu kırılgan programlama tarzından kaçınılmalıdır.

Sütunların açıkça adlandırılması daha iyi bir çözümdür

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

Ayrıca, kodunuzu daha genel bir ortamda yeniden kullanmak istiyorsanız,

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

bu da oldukça güzel çünkü değişmezleri tamamen izole ediyor. Buna karşılık, eğer dplyrselect

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

kodunuzu daha sonra okuyacak olanları kendiniz de dahil olmak üzere, bir aldatma için kuruyorsunuz. Sütun adları, kodda olduğu gibi değişmez olarak kullanılır.

dplyrsürümü 1.0.0, relocate()sütunları kolayca yeniden sıralama işlevini içerir :

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)

veya

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

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

İyi iş gördüğüm tek kişi buradan .

 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
}

Bunun gibi kullanın:

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

Tıkır tıkır çalışıyor.