如何改变这个输入(顺序:时间，输入，输出，文件):
Time In Out Files
1 2 3 4
2 3 4 5
到这个输出(序列:时间，输出，输入，文件)?
Time Out In Files
1 3 2 4
2 4 3 5
这是虚拟R数据:
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
当前回答
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")
其他回答
一个dplyr解决方案(tidyverse包集的一部分)是使用select:
select(table, "Time", "Out", "In", "Files")
# or
select(table, Time, Out, In, Files)
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")
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。
data.table::setcolorder(table, c("Out", "in", "files"))
# reorder by column name
data <- data[, c("A", "B", "C")] # leave the row index blank to keep all rows
#reorder by column index
data <- data[, c(1,3,2)] # leave the row index blank to keep all rows
