你的数据帧有四列，比如df[，c(1,2,3,4)]。 注意，第一个逗号表示保留所有行，1、2、3、4表示列。

要像上面的问题一样改变顺序，请执行df2[，c(1,3,2,4)]

如果你想以csv格式输出这个文件，请执行write.csv(df2, file="somedf.csv")

也许这是一个巧合，您想要的列顺序恰好有按字母降序排列的列名。既然是这种情况，你可以这样做:

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

当我有很多列的大文件时，我就会使用这种方法。

Dplyr 1.0.0版本包含了relocate()函数来轻松地重新排序列:

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)

or

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

得分最高的三个答案都有一个弱点。

如果数据帧是这样的

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

那么这是一个糟糕的解决方案

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

它完成了这项工作，但是您刚刚引入了对输入中列的顺序的依赖。

这种脆弱的编程风格是要避免的。

显式的列命名是一个更好的解决方案

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

另外，如果您打算在更通用的设置中重用代码，您可以简单地

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

这也很好，因为它完全隔离了字面量。相比之下，如果使用dplyr的select

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

然后你就会让那些以后会阅读你的代码的人，包括你自己，受到一点欺骗。列名被用作字面量，而不会出现在代码中。

正如这篇评论中提到的，在data.frame中重新排序列的标准建议通常很麻烦且容易出错，特别是如果你有很多列的话。

这个函数允许按位置重新排列列:指定一个变量名和期望的位置，而不用担心其他列。

##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)
}

现在OP的请求变得如此简单:

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

要额外交换时间和文件列，您可以这样做:

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

你可以使用数据。表包:

如何重新排序数据。表列(不复制)

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