Como alguém reordena colunas em um quadro de dados?

Como alguém alteraria essa entrada (com a sequência: hora, entrada, saída, arquivos):

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

Para esta saída (com a sequência: hora, saída, entrada, arquivos)?

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

Aqui estão os dados fictícios do 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

Seu quadro de dados possui quatro colunas assim df[,c(1,2,3,4)]. Observe que a primeira vírgula significa manter todas as linhas e o 1,2,3,4 refere-se às colunas.

Para alterar a ordem como na pergunta acima, faça df2[,c(1,3,2,4)]

Se você deseja gerar este arquivo como um CSV, faça 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)]

Você também pode usar a função de subconjunto:

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

Você deve usar melhor o operador [] como nas outras respostas, mas pode ser útil saber que você pode executar uma operação de reorganização de subconjunto e coluna em um único comando.

Atualizar:

Você também pode usar a função select do pacote dplyr:

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

Não tenho certeza da eficiência, mas graças à sintaxe do dplyr, essa solução deve ser mais flexível, especialmente se você tiver muitas colunas. Por exemplo, o seguinte reordenará as colunas do conjunto de dados mtcars na ordem oposta:

mtcars %>% select(carb:mpg)

E o seguinte reorganizará apenas algumas colunas e descartará outras:

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

Leia mais sobre a sintaxe de seleção do dplyr .

Conforme mencionado neste comentário , as sugestões padrão para reordenar colunas em a data.framegeralmente são complicadas e propensas a erros, especialmente se você tiver muitas colunas.

Esta função permite reorganizar as colunas por posição: especifique um nome de variável e a posição desejada e não se preocupe com as outras colunas.

##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)
}

Agora, a solicitação do OP se torna tão simples quanto isto:

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 trocar Timee Filescolunas adicionalmente, você pode fazer isso:

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

Uma dplyrsolução (parte do tidyverseconjunto de pacotes) é usar select:

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

# or

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

Talvez seja uma coincidência que a ordem das colunas que você deseja tenha nomes de colunas em ordem alfabética decrescente. Como esse é o caso, você pode simplesmente fazer:

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

É isso que eu uso quando tenho arquivos grandes com muitas colunas.

Você pode usar o pacote data.table :

Como reordenar as colunas data.table (sem copiar)

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

As três respostas mais bem avaliadas têm um ponto fraco.

Se o seu quadro de dados se parecer com isso

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

então é uma solução ruim de usar

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

Ele faz o trabalho, mas você acabou de introduzir uma dependência da ordem das colunas em sua entrada.

Esse estilo de programação frágil deve ser evitado.

A nomeação explícita das colunas é uma solução melhor

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

Além disso, se você pretende reutilizar seu código em uma configuração mais geral, pode simplesmente

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

o que também é bastante bom porque isola completamente literais. Por outro lado, se você usar o dplyr'sselect

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

você configuraria aqueles que lerão seu código mais tarde, inclusive a si mesmo, para um pouco de decepção. Os nomes das colunas estão sendo usados ​​como literais sem aparecer no código como tal.

dplyrA versão 1.0.0inclui a relocate()função para reordenar facilmente as colunas:

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)

ou

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

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

O único que vi funcionar bem é daqui .

 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
}

Use assim:

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

Funciona como um encanto.