Bagaimana cara seseorang menyusun ulang kolom dalam bingkai data?

Bagaimana seseorang mengubah input ini (dengan urutan: waktu, masuk, keluar, file):

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

Untuk output ini (dengan urutan: waktu, keluar, masuk, file)?

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

Berikut data dummy 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

Kerangka data Anda memiliki empat kolom seperti itu df[,c(1,2,3,4)]. Perhatikan koma pertama berarti menyimpan semua baris, dan 1,2,3,4 mengacu pada kolom.

Untuk mengubah urutan seperti pada pertanyaan di atas lakukan df2[,c(1,3,2,4)]

Jika Anda ingin menampilkan file ini sebagai csv, lakukan 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)]

Anda juga dapat menggunakan fungsi subset:

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

Anda sebaiknya menggunakan operator [] seperti pada jawaban lain, tetapi mungkin berguna untuk mengetahui bahwa Anda dapat melakukan subset dan operasi menyusun ulang kolom dalam satu perintah.

Memperbarui:

Anda juga dapat menggunakan fungsi pilih dari paket dplyr:

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

Saya tidak yakin dengan efisiensi, tetapi berkat sintaks dplyr, solusi ini harus lebih fleksibel, khususnya jika Anda memiliki banyak kolom. Misalnya, berikut ini akan menyusun ulang kolom dari dataset mtcars dalam urutan yang berlawanan:

mtcars %>% select(carb:mpg)

Dan berikut ini akan memesan ulang hanya beberapa kolom, dan membuang yang lain:

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

Baca lebih lanjut tentang sintaks pilih dplyr .

Seperti yang disebutkan dalam komentar ini , saran standar untuk memesan kembali kolom pada data.frameumumnya rumit dan rentan kesalahan, terutama jika Anda memiliki banyak kolom.

Fungsi ini memungkinkan untuk mengatur ulang kolom berdasarkan posisi: tentukan nama variabel dan posisi yang diinginkan, dan jangan khawatir tentang kolom lainnya.

##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)
}

Sekarang permintaan OP menjadi sesederhana ini:

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

Untuk bertukar Timedan Fileskolom tambahan, Anda dapat melakukan ini:

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

Sebuah dplyrsolusi (bagian dari tidyversepaket set) adalah untuk digunakan select:

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

# or

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

Mungkin ini kebetulan bahwa urutan kolom yang Anda inginkan memiliki nama kolom dalam urutan abjad. Karena itu yang dapat Anda lakukan:

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

Itulah yang saya gunakan ketika saya memiliki file besar dengan banyak kolom.

Anda dapat menggunakan paket data.table :

Cara menyusun ulang kolom data.table (tanpa menyalin)

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

The tiga teratas jawaban memiliki kelemahan.

Jika kerangka data Anda terlihat seperti ini

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

maka itu solusi yang buruk untuk digunakan

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

Itu berhasil, tetapi Anda baru saja memperkenalkan ketergantungan pada urutan kolom pada input Anda.

Gaya pemrograman rapuh ini harus dihindari.

Penamaan eksplisit kolom adalah solusi yang lebih baik

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

Plus, jika Anda bermaksud untuk menggunakan kembali kode Anda dalam pengaturan yang lebih umum, Anda bisa

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

yang juga cukup bagus karena sepenuhnya mengisolasi literal. Sebaliknya, jika Anda menggunakan dplyrselect

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

maka Anda akan mengatur orang-orang yang akan membaca kode Anda nanti, termasuk diri Anda sendiri, untuk sedikit penipuan. Nama kolom digunakan sebagai literal tanpa muncul dalam kode.

dplyrversi 1.0.0mencakup relocate()fungsi untuk menyusun ulang kolom dengan mudah:

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)

atau

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

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

Satu-satunya yang saya lihat bekerja dengan baik adalah dari sini .

 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
}

Gunakan seperti ini:

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

Bekerja seperti pesona.