データフレームの列を並べ替える方法を教えてください。

この入力をどのように変更しますか（シーケンス：時間、入力、出力、ファイル）：

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

この出力（シーケンス：時間、出力、入力、ファイル）に？

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

これがダミーのRデータです。

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

データフレームには、4つの列がありますdf[,c(1,2,3,4)]。最初のコンマはすべての行を保持することを意味し、1,2,3,4は列を参照することに注意してください。

上記の質問のように順序を変更するには、 df2[,c(1,3,2,4)]

このファイルをcsvとして出力したい場合は、 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)]

サブセット関数を使用することもできます。

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

他の回答と同様に[]演算子を使用することをお勧めしますが、単一のコマンドでサブセットと列の並べ替え操作を実行できることを知っておくと便利です。

更新：

dplyrパッケージの選択機能を使用することもできます。

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

効率についてはわかりませんが、dplyrの構文のおかげで、特に多数の列がある場合、このソリューションはより柔軟になります。たとえば、次はmtcarsデータセットの列を逆の順序で並べ替えます。

mtcars %>% select(carb:mpg)

そして、以下は一部の列のみを並べ替え、他は破棄します：

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

dplyrの選択構文の詳細をご覧ください。

このコメントで述べたようにdata.frame、特に列が多い場合、aの列を並べ替える標準的な提案は、一般に扱いにくく、エラーが発生しやすくなります。

この関数を使用すると、列を位置で再配置できます。変数名と目的の位置を指定し、他の列については気にしないでください。

##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)
}

これでOPのリクエストは次のように単純になります。

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

さらに交換TimeしてFiles列を作成するには、次のようにします。

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

dplyr溶液（一部のtidyverseパッケージセット）を使用することですselect。

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

# or

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

たぶん、あなたが望む列の順序が偶然に降順の列名を持っているのは偶然でしょう。それはあなたがすることができるケースだからです：

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

多くの列を含む大きなファイルがある場合に使用します。

data.tableパッケージを使用できます。

data.table列を並べ替える方法（コピーなし）

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

3 トップクラスの 答えは弱点を持っています。

データフレームが次のようになっている場合

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

その後、それは使用するには貧弱なソリューションです

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

これは機能しますが、入力の列の順序に依存するようになりました。

このような脆弱なプログラミングのスタイルは避けてください。

列の明示的な命名はより良い解決策です

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

さらに、より一般的な設定でコードを再利用する場合は、簡単に

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

リテラルを完全に分離するので、これも非常に便利です。対照的に、dplyrのselect

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

次に、あなた自身を含めて、後であなたのコードを読む人を少し欺くために設定します。列名がリテラルとして使用されているため、コードに表示されていません。

dplyrバージョンに1.0.0は、relocate()列を簡単に並べ替える機能が含まれています。

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)

または

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

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

私がよく見たのはここからだけです。

 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
}

次のように使用します。

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

魅力のように機能します。