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)

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:)

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。

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)

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

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