Как переупорядочить столбцы в кадре данных?

Question

Как изменить этот вход (с последовательностью: время, вход, выход, файлы):

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

На этот выход (с последовательностью: время, выход, файл)?1004 *

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

---

Вот фиктивные данные 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

Answer 1

Ваш фрейм данных имеет четыре столбца, например df[,c(1,2,3,4)].Обратите внимание, что первая запятая означает «сохранить все строки», а «1,2,3,4» относится к столбцам.

Чтобы изменить порядок, как в приведенном выше вопросе, выполните df2[,c(1,3,2,4)]

Есливы хотите вывести этот файл в формате csv, выполните write.csv(df2, file="somedf.csv")

Answer 2

# reorder by column name
data <- data[c("A", "B", "C")]

#reorder by column index
data <- data[c(1,3,2)]

Answer 3

Вы также можете использовать функцию подмножества:

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

Вам следует лучше использовать оператор [], как и в других ответах, но может быть полезно знать, что вы можете выполнить операцию поднабора и переупорядочения столбцов в одной команде.

Обновление:

Вы также можете использовать функцию выбора из пакета dplyr:

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

Я не уверен в эффективности, но благодаря синтаксису dplyr это решение должно быть более гибким, особенно если у вас много столбцов. Например, следующее упорядочит столбцы набора данных mtcars в обратном порядке:

mtcars %>% select(carb:mpg)

И следующее будет переупорядочивать только некоторые столбцы и отбрасывать другие:

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

Подробнее о синтаксис выбора dplyr .

Answer 4

Как упомянуто в этом комментарии , стандартные предложения по переупорядочению столбцов в data.frame обычно громоздки и подвержены ошибкам, особенно если у вас много столбцов.

Эта функция позволяет переставлять столбцы по позициям: указывайте имя переменной и желаемую позицию, и не беспокойтесь о других столбцах.

##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)
}

Теперь запрос OP становится таким простым:

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

---

Чтобы дополнительно поменять столбцы Time и Files, вы можете сделать это:

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

Answer 5

Может быть, это совпадение, что требуемый порядок столбцов имеет имена столбцов в алфавитном порядке по убыванию.Так как это тот случай, который вы можете просто сделать:

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

Это то, что я использую, когда у меня большие файлы со многими столбцами.

Answer 6

A tidyverse решение заключается в использовании select:

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

# or

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

Answer 7

Если вы можете использовать пакет data.table, это обеспечивает хороший и компактный способ

Как изменить порядок столбцов data.table (без копирования)

setcolorder(DT,myOrder)

Answer 8

три с самым высоким рейтингом ответы имеют слабость.

Если ваш фрейм данных выглядит так

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

тогда это плохое решение для использования

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

Он выполняет свою работу, но вы только что ввели зависимость от порядка столбцов в ваших входных данных.

Этого стиля хрупкого программирования следует избегать.

Явное именование столбцов является лучшим решением

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

Кроме того, если вы намереваетесь использовать свой код в более общих настройках, вы можете просто

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

, что тоже неплохо, потому что полностью изолирует литералы. Напротив, если вы используете dplyr select

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

тогда вы будете настраивать тех, кто будет читать ваш код позже, включая вас самих, для некоторого обмана. Имена столбцов используются в качестве литералов и не отображаются в коде как таковые.

Answer 9

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

Answer 10

Работаю хорошо только из здесь .

 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
}

Используйте вот так:

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

Работает как шарм.