Wie reorganisiert man Spalten in einem Datenrahmen?

Wie würde man dies ändern-Eingang (mit der Folge: Zeit -, in -, out-Dateien):

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

Dieser Ausgabe (mit der Sequenz: time-out, in, Dateien)?

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

Hier ist der dummy-R Daten:

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

InformationsquelleAutor der Frage Catherine | 2011-04-11

231

Ihre dataframe hat vier Spalten, die wie so df[,c(1,2,3,4)].
Hinweis: dem ersten Komma bedeutet, dass alle Zeilen und 1,2,3,4 bezieht sich auf die Spalten.

Ändern Sie die Reihenfolge wie in der obigen Frage zu tun df2[,c(1,3,2,4)]

Wenn Sie ausgeben möchten Sie diese Datei als csv -, tun write.csv(df2, file="somedf.csv")

InformationsquelleAutor der Antwort richiemorrisroe

118

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

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

InformationsquelleAutor der Antwort Xavier Guardiola

67

Können Sie auch die Teilmenge Funktion:
```
data <- subset(data, select=c(3,2,1))
```
Sollten Sie besser verwenden Sie die [] - operator wie in den anderen Antworten, aber es kann nützlich sein, zu wissen, dass Sie tun können, eine Teilmenge und eine Spalte neu anordnen, den Betrieb in einem einzigen Befehl.

Update:

Können Sie auch verwenden, wählen Sie die Funktion aus der dplyr-package:
```
data = data %>% select(Time, out, In, Files)
```
Ich bin nicht sicher über die Effizienz, aber Dank dplyr die syntax dieser Lösung sollten flexibler sein, speziell, wenn Sie haben eine Menge von Spalten. Zum Beispiel, im folgenden wird die Reihenfolge der Spalten die mtcars Datensatz in der anderen Reihenfolge:
```
mtcars %>% select(carb:mpg)
```
Sowie die folgende ordnet nur einige Spalten, und verwerfen die anderen:
```
mtcars %>% select(mpg:disp, hp, wt, gear:qsec, starts_with('carb'))
```
Lesen Sie mehr über dplyr - select-syntax.

InformationsquelleAutor der Antwort dalloliogm

Wie bereits in dieser Kommentardie standard-Vorschläge für neu-anordnen von Spalten in einer data.frame sind in der Regel umständlich und fehleranfällig, vor allem, wenn Sie haben eine Menge von Spalten.

Diese Funktion ermöglicht es, zu re-arrangieren Spalten-position: geben Sie einen Namen und die gewünschte position und sorgen Sie sich nicht über die anderen Spalten.

##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)
}

Nun der OP-Anforderung wird so einfach:

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

Zusätzlich swap Time und Files Spalten, die Sie dies tun können:

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

InformationsquelleAutor der Antwort landroni

21

Vielleicht ist es ein Zufall, dass die Reihenfolge der Spalten, die Sie wollen, geschieht, Spalte-Namen in absteigender alphabetischer Reihenfolge. Da das der Fall ist, könnte man nur tun:
```
df<-df[,order(colnames(df),decreasing=TRUE)]
```
Das ist, was ich verwenden, wenn ich große Dateien mit vielen Spalten.

InformationsquelleAutor der Antwort user3482899
15

Wenn Sie die Daten verwenden.Tisch-Paket dann diese bietet eine gute und kompakte Weise

Wie neu-Daten.Spalten der Tabelle (ohne zu kopieren)
```
setcolorder(DT,myOrder)
```
InformationsquelleAutor der Antwort usct01
3

Einen tidyverse Lösung ist die Verwendung select:
```
select(table, "Time", "Out", "In", "Files") 
```
InformationsquelleAutor der Antwort Ben G

Die einzige, die ich gesehen habe, gut funktionieren, ist aus hier.

 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
}

Verwenden, wie diese:

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

Funktioniert wie ein Charme.

InformationsquelleAutor der Antwort Cybernetic

1

Den drei top-bewertet Antworten haben eine Schwäche.

Wenn Ihr dataframe sieht wie folgt aus
```
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
```
dann ist es eine schlechte Lösung zu verwenden
```
> df2[,c(1,3,2,4)]
```
Es macht den job, aber Sie haben nur eingeführt, eine Abhängigkeit von der Reihenfolge der Spalten in der Eingabe.

Diese Art der spröde Programmierung vermieden werden.

Die explizite Benennung der Spalten ist eine bessere Lösung
```
data[,c("Time", "Out", "In", "Files")]
```
Plus, wenn Sie beabsichtigen, die Wiederverwendung von code in einer Allgemeinen Einstellung, können Sie einfach
```
out.column.name <- "Out"
in.column.name <- "In"
data[,c("Time", out.column.name, in.column.name, "Files")]
```
die ist auch ganz nett, da es komplett isoliert-Literale. Durch Kontrast, wenn Sie mit dplyr ' s select
```
data <- data %>% select(Time, out, In, Files)
```
dann wäre die Einrichtung diejenigen, die Lesen Ihren code später, dich eingeschlossen, für ein bisschen eine Täuschung. Die Spaltennamen werden als Literale ohne Sie in dem erscheinenden code als solchen.

InformationsquelleAutor der Antwort Vrokipal

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