Dplyr有一个函数，允许您将特定列移动到其他列的前面或后面。当您使用大数据框架时，这是一个关键的工具(如果是4列，使用前面提到的select更快)。

https://dplyr.tidyverse.org/reference/relocate.html

在你的情况下，它将是:

df <- df %>% relocate(Out, .after = In)

简单而优雅。它还允许你一起移动几列，并将其移动到开始或结束:

df <- df %>% relocate(any_of(c('ColX', 'ColY', 'ColZ')), .after = last_col())

再次强调:当你使用大数据框架时，超级强大:)

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。

我唯一见过的效果不错的就是这里。

 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
}

像这样使用:

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

效果非常好。

Dplyr有一个函数，允许您将特定列移动到其他列的前面或后面。当您使用大数据框架时，这是一个关键的工具(如果是4列，使用前面提到的select更快)。

https://dplyr.tidyverse.org/reference/relocate.html

在你的情况下，它将是:

df <- df %>% relocate(Out, .after = In)

简单而优雅。它还允许你一起移动几列，并将其移动到开始或结束:

df <- df %>% relocate(any_of(c('ColX', 'ColY', 'ColZ')), .after = last_col())

再次强调:当你使用大数据框架时，超级强大:)

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)

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。