Comment réorganiser les colonnes dans un cadre de données?

Question

Comment changer cette entrée (avec la séquence : temps, entrée, sortie, fichiers) :

Temps Entrée Sortie Fichiers
1     2      3      4
2     3      4      5

Par cette sortie (avec la séquence : temps, sortie, entrée, fichiers) :

Temps Sortie Entrée Fichiers
1     3      2      4
2     4      3      5

---

Voici les données fictives en R :

table <- data.frame(Temps=c(1,2), Entrée=c(2,3), Sortie=c(3,4), Fichiers=c(4,5))
table
##  Temps Entrée Sortie Fichiers
##1    1     2     3      4
##2    2     3     4      5

Answer 1

Votre dataframe a quatre colonnes comme ceci df[,c(1,2,3,4)]. Notez que la première virgule signifie de garder toutes les lignes, et les chiffres 1,2,3,4 se réfèrent aux colonnes.

Pour changer l'ordre comme dans la question ci-dessus, faites df2[,c(1,3,2,4)]

Si vous souhaitez exporter ce fichier en tant que csv, faites write.csv(df2, file="somedf.csv")

Answer 2

# réorganiser par nom de colonne
data <- data[, c("A", "B", "C")] # laisser l'index de la ligne vide pour garder toutes les lignes

# réorganiser par indice de colonne
data <- data[, c(1,3,2)] # laisser l'index de la ligne vide pour garder toutes les lignes

Answer 3

Vous pouvez également utiliser la fonction de sous-ensemble :

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

Il vaut mieux utiliser l'opérateur [] comme dans les autres réponses, mais il peut être utile de savoir que vous pouvez effectuer une opération de sous-ensemble et de réorganisation de colonnes en une seule commande.

Mise à jour :

Vous pouvez également utiliser la fonction select du package dplyr :

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

Je ne suis pas sûr de l'efficacité, mais grâce à la syntaxe de dplyr, cette solution devrait être plus flexible, notamment si vous avez beaucoup de colonnes. Par exemple, ce qui suit va réorganiser les colonnes de l'ensemble de données mtcars dans l'ordre opposé :

mtcars %>% select(carb:mpg)

Et ce qui suit ne réorganisera que certaines colonnes et en éliminera d'autres :

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

En savoir plus sur la syntaxe select de dplyr.

Answer 4

C <- datafile[, c(1,3,2,4:10)]

Où c est un nouveau nom de variable, vous pouvez donner n'importe quel nom de variable ... datafile est la table / le fichier contenant les colonnes

Answer 5

Une autre façon de résoudre ce problème consiste à créer une variante factorielle et à mettre l'ordre de ces membres de facteur, puis cela sera très utile comme vous pourriez vous y attendre comme ci-dessous.

> 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

> cn = factor(c('Time', 'In', 'Out', 'Files'), levels=c(c('Time', 'Out', 'In', 'Files')), ordered=T)

> table[cn]

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

Pour surprendre, cela fonctionne également comme ci-dessous, veuillez noter le changement des lignes dans ko.d.m après la fonction d'agrégation. Pourquoi cela semble intéressant? Cela aide à mettre le contrôle, le groupe important dans les premières colonnes surtout lorsqu'il est présenté avec un graphique.

 > ko.d
   bcd452 livece452 grcd452 maccd452 tcd452
 6  0.1970     0.911   0.000   0.2940   2.34
 7  0.0437     1.410   0.000   0.0801   4.72
 8  0.1450     4.530   0.000   0.3160   9.86
 9  0.1920     3.690   0.495   0.5130   5.43
 10 0.2060     4.080   0.000   0.1610   5.87
 11 0.0000     3.180   0.000   0.0911   6.85
 12 0.1200     4.430   0.000   1.1900   7.51
 > gt = c('ko', 'ko', 'wt', 'wt', 'wt', 'wt', 'wt')
 > ko.d.m = aggregate(ko.d, by=list(gt=gt), mean)
 > ko.d.m
   gt  bcd452 livece452 grcd452 maccd452 tcd452
 1 ko 0.12035    1.1605   0.000  0.18705  3.530
 2 wt 0.13260    3.9820   0.099  0.45422  7.104
 > 
 > gt = factor(c('ko', 'ko', 'wt', 'wt', 'wt', 'wt', 'wt'), levels=c('wt', 'ko'), ordered=T)
 > ko.d.m = aggregate(ko.d, by=list(gt=gt), mean)
 > ko.d.m
   gt  bcd452 livece452 grcd452 maccd452 tcd452
 1 wt 0.13260    3.9820   0.099  0.45422  7.104
 2 ko 0.12035    1.1605   0.000  0.18705  3.530

Je viens de réaliser que cela pourrait être hors de la question d'origine. C'est plus comme réorganiser les lignes après le calcul. Quoi qu'il en soit, je le laisserai ici car il est lié à la réorganisation.