Dplyr: 在 R 中按字母顺序排列列

如果我有一个大的 DF (成百上千)列，其中不同的 coll _ name 按字母顺序随机分布:

df.x <- data.frame(2:11, 1:10, rnorm(10))
colnames(df.x) <- c("ID", "string", "delta")

如何按 col_ name 按字母顺序(垂直)排列所有数据？

实际上，我有数百个 CSV (sep = “ |”)文本文件，我需要将它们的列读入一个 df，按字母顺序排列这些列，然后使用其他一些 dplyf 函数来获得最终结果。除了如何按字母顺序排列之外，我已经把所有这些都弄明白了。我不想按字母表对列(上下)进行排序，而是按 col_ name 及其相应数据的实际垂直方向进行排序。类似于在 Excel 中剪切和粘贴整个数据列。

例如，我回顾了这种方法，但是这是按字母顺序对行进行“排序”，这不是我想要做的。

如何按列对数据框进行排序？

谢谢！

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小开
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试试这个

df %>% select(noquote(order(colnames(df))))

或者只是

df[,order(colnames(df))]

2021年12月更新

新版本的 dplyr(> = 1.0.7)可以在没有 noquote的情况下工作:

df %>% select(order(colnames(df)))
小开

在 dplyr 中实现这一点的另一种方法是:

iris %>%
select(sort(current_vars()))

current_vars()返回可排序的列名，而 select()将获取列名的向量。

小开

为什么不只是:

sort(colnames(df.x))


[1] "delta"  "ID"     "string"
小开

如果一个特定的列(或列)必须是第一个(或最后一个) ，但其余的是有序的，您可以:

mtcars %>% tibble %>%
select("hp", sort(colnames(.)))
小开

对于使用最近的 tidyverse (更具体地说，是 tidyselect包)进行的部分排序，请使用 peek_vars():

library(dplyr)


starwars
#> # A tibble: 87 x 14
#>    name               height  mass hair_color    skin_color  eye_color birth_year
#>    <chr>               <int> <dbl> <chr>         <chr>       <chr>          <dbl>
#>  1 Luke Skywalker        172    77 blond         fair        blue            19.0
#>  2 C-3PO                 167    75 NA            gold        yellow         112.0
#>  3 R2-D2                  96    32 NA            white, blue red             33.0
#>  4 Darth Vader           202   136 none          white       yellow          41.9
#>  5 Leia Organa           150    49 brown         light       brown           19.0
#>  6 Owen Lars             178   120 brown, grey   light       blue            52.0
#>  7 Beru Whitesun lars    165    75 brown         light       blue            47.0
#>  8 R5-D4                  97    32 NA            white, red  red               NA
#>  9 Biggs Darklighter     183    84 black         light       brown           24.0
#> 10 Obi-Wan Kenobi        182    77 auburn, white fair        blue-gray       57.0
#> # ... with 77 more rows, and 7 more variables: sex <chr>, gender <chr>,
#> #   homeworld <chr>, species <chr>, films <list>, vehicles <list>, starships <list>


starwars %>% select(name, mass, sort(tidyselect::peek_vars()))
#> # A tibble: 87 x 14
#>    name                mass birth_year eye_color films gender    hair_color    height
#>    <chr>              <dbl>      <dbl> <chr>     <lis> <chr>     <chr>          <int>
#>  1 Luke Skywalker        77       19.0 blue      <chr> masculine blond            172
#>  2 C-3PO                 75      112.0 yellow    <chr> masculine NA               167
#>  3 R2-D2                 32       33.0 red       <chr> masculine NA                96
#>  4 Darth Vader          136       41.9 yellow    <chr> masculine none             202
#>  5 Leia Organa           49       19.0 brown     <chr> feminine  brown            150
#>  6 Owen Lars            120       52.0 blue      <chr> masculine brown, grey      178
#>  7 Beru Whitesun lars    75       47.0 blue      <chr> feminine  brown            165
#>  8 R5-D4                 32         NA red       <chr> masculine NA                97
#>  9 Biggs Darklighter     84       24.0 brown     <chr> masculine black            183
#> 10 Obi-Wan Kenobi        77       57.0 blue-gray <chr> masculine auburn, white    182
#> # ... with 77 more rows, and 6 more variables: homeworld <chr>, sex <chr>,
#> #   skin_color <chr>, species <chr>, starships <list>, vehicles <list>
小开

我们可以定义:

abc <- function(..., desc = FALSE) {
data <- tidyselect::peek_data()
named_selection <- tidyselect::eval_select(rlang::expr(c(...)), data)
named_selection[order(names(named_selection), named_selection, decreasing = desc)]
}

与其他解决方案不同，你可以根据任何整齐的选择来调用它，但在我们的例子中，它只能是:

df %>% select(abc(everything()))
小开

使用 dplyr:

df.x %>%
select(sort(names(.)))

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