R - Die Spalten im Datenrahmen neu ordnen

Betrachten Sie die Anforderung, die Spalten in einem R -Datenrahmen neu anzuordnen müssen. Wie können Sie das tun?? Gehen Sie diesen Artikel durch, um die Lösung für die angegebene Anforderung zu erhalten.

Jetzt werden wir sehen, wie die Spalten im Datenrahmen neu ordnen können. Erstellen wir zunächst einen Datenrahmen.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Display der Marktdatenrahmen
Druck (Markt)

Ergebnis:

Sie können den Marktdatenrahmen hier sehen:

Lassen Sie uns sie nacheinander besprechen.

Methode 1: Select () mit Spaltennamen

Die in der DPLYR -Bibliothek verfügbare Select () -Methode wird verwendet, um die in der Reihenfolge in dieser Methode angegebenen Spalten auszuwählen.

Es dauert zwei Parameter. Der erste Parameter repräsentiert das DataFrame -Objekt, und der zweite Parameter repräsentiert die Spaltennamen.

Syntax:

select (DataFrame_Object, Spalte,…)

Parameter:

1. Das DataFrame_Object ist der Datenrahmen.
2. Die Spalte repräsentiert die Spaltennamen, in denen der Datenrahmen basierend auf diesen Spalten bestellt wird.

Beispiel

In diesem Beispiel werden wir die Spalten im Market-Databrame neu ordnen.

Bibliothek (DPLYR)
#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Rorder Der Marktdataframe - Market_Name, Market_place, Market_Squarefeet, Market_ID und Market_Type
print (select (markt, markt_name, markt_place, markt_squarefeet, markt_id, markt_type)))

Ergebnis:

Aus dem vorherigen Ergebnis können wir feststellen, dass der Datenrahmen in Bezug auf die bereitgestellten Spalten zurückgegeben wird.

Methode 2: Select () mit Spaltenindizes

Die in der DPLYR -Bibliothek verfügbare Select () -Methode wird verwendet, um die in der Reihenfolge in dieser Methode angegebenen Spalten auszuwählen.

Es dauert zwei Parameter. Der erste Parameter repräsentiert das DataFrame -Objekt, und der zweite Parameter repräsentiert die Spaltenindizes.

Syntax:

select (DataFrame_Object, Spalte,…)

Parameter:

1. Das DataFrame_Object ist der Datenrahmen.
2. Die Spalte repräsentiert die Spaltenindizes, in denen der Datenrahmen basierend auf diesen Spalten geordnet ist.

Beispiel

In diesem Beispiel werden wir die Spalten im Marktdatenrahmen neu ordnen: 2, 3, 5, 1 und 4.

Bibliothek (DPLYR)
#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Rorder Der Marktdataframe - Market_Name, Market_place, Market_Squarefeet, Market_ID und Market_Type
Druck (ausgewählt (Markt, 2,3,5,1,4))

Ergebnis:

Aus dem vorherigen Ergebnis können wir feststellen, dass der Datenrahmen in Bezug auf die bereitgestellten Spaltenindizes zurückgegeben wird.

Methode 3: select () mit order ()

Die Methode Select () nimmt die order () -Methode als Parameter an, um den Datenrahmen in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge neu zu ordnen. Es dauert zwei Parameter. Der erste Parameter nimmt die order () -Methode an und der zweite Parameter nimmt ab, wodurch boolesche Werte verwendet werden. False gibt das Neubestehen des Datenrahmens basierend auf den Spaltennamen in aufsteigender Reihenfolge an. TRUE gibt das Neubestehen des Datenrahmens basierend auf den Spaltennamen in absteigender Reihenfolge an. Schließlich lädt die Methode Select () diese in das DataFrame -Objekt unter Verwendung des %> % -Operators in das DataFrame -Objekt.

Syntax:

DataFrame_Object %> % Select (Order (Colnames (DataFrame_Object), Abnahme))

Parameter:

1. Die Colnames (DataFrame_Object) geben die Spalten zurück und laden Sie in Order () -Methode.
2. Die Verringerung wird verwendet, um den Datenrahmen in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge neu zu ordnen.

Beispiel 1

In diesem Beispiel werden wir die Spalten im Marktdatenrahmen in aufsteigender Reihenfolge neu ordnen.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Rorder der Marktdataframe alphabetisch in aufsteigender Reihenfolge
Druck (Markt %> % Select (Order (Colnames (Markt), Abnahme = Falsch))))

Ergebnis:

Aus dem vorherigen Ergebnis können wir feststellen, dass der Datenrahmen in Bezug auf die Spaltennamen in aufsteigender Reihenfolge neu angeordnet ist.

Beispiel 2

In diesem Beispiel werden wir die Spalten im Marktdatenrahmen durch absteigende Reihenfolge neu ordnen.

#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Rorder der Marktdataframe alphabetisch in absteigender Reihenfolge
Druck (Markt %> % Select (Order (Colnames (Markt), Abnahme = True)))

Ergebnis:

Aus dem vorherigen Ergebnis können wir feststellen, dass der Datenrahmen in Bezug auf die Spaltennamen in absteigender Reihenfolge neu angeordnet ist.

Methode 4: arrangieren ()

Die Methode arrang () in der DPLYR -Bibliothek wird verwendet, um den Datenrahmen basierend auf der Spalte in aufsteigender Reihenfolge zu ordnen. Es wird den angeordneten Datenrahmen unter Verwendung des %> % -Operators in den Datenrahmen geladen. Es ist auch möglich, den Datenrahmen in absteigender Reihenfolge zu ordnen, indem die Desc () -Methode angegeben wird.

Basierend auf den Werten in einer angegebenen Spalte wird die Spalten neu ordnet.

Syntax für aufsteigende Ordnung:

DataFrame_Object %> % arrangieren (Spalte)

Syntax für absteigende Reihenfolge:

DataFrame_Object %> % arrangieren (Desc (Spalte))

Parameter:

Es braucht nur einen Parameter, ich.e., Eine Spalte, in der die verbleibenden Spalten basierend auf diesen Spaltenwerten neu angeordnet werden.

Beispiel 1

In diesem Beispiel werden wir die Spalten im Datenrahmen basierend auf den Spaltenwerten markt_place in aufsteigender Reihenfolge neu ordnen.

Bibliothek (DPLYR)
#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Rorder den Marktdatenrahmen in aufsteigender Reihenfolge basierend auf Market_place
drucken (markt %> % arrangieren (markt_place))

Ergebnis:

Hier werden die verbleibenden Spalten basierend auf den Spaltenwerten markt_place in aufsteigender Reihenfolge neu angeordnet.

Beispiel 2

In diesem Beispiel werden wir die Spalten im Datenrahmen basierend auf den Spaltenwerten markt_place in absteigender Reihenfolge neu ordnen.

Bibliothek (DPLYR)
#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Rorder den Marktdatenrahmen in absteigender Reihenfolge basierend auf Market_place
drucken (markt %> % arrangieren (desc (markt_place)))

Ergebnis:

Wir können sehen.

Methode 5: arrang_all ()

Die Methode arrangeAll () in der DPLYR -Bibliothek wird verwendet, um den Datenrahmen basierend auf Spaltennamen in aufsteigender Reihenfolge zu ordnen.

Syntax:

arrang_all (DataFrame_Object)

Parameter:

Es braucht nur einen Parameter, ich.e., das DataFrame -Objekt.

Beispiel

In diesem Beispiel werden wir die Spalten im Datenrahmen mit der Methode arrig_all () neu ordnen.

Bibliothek (DPLYR)
#create einen DataFrame-Market mit 4 Zeilen und 5 Spalten.
Markt = Daten.Frame (markt_id = c (1,2,3,4), markt_name = c ('M1', 'M2', 'M3', 'M4'),
markt_place = c ('Indien', 'USA', 'Indien', 'Australien'), markt_type = c ('Lebensmittelgeschäft', 'Bar', 'Lebensmittelgeschäft' ',
'Restaurantent'), markt_squarefeet = c (120.342,220,110))
#Rorder des Marktdatafrahmens alphabetisch
print (arrang_all (markt))

Ergebnis:

Wir können sehen, dass der Datenrahmen basierend auf Spaltennamen in aufsteigender Reihenfolge neu bestellt wird.

Abschluss

Im Artikel haben wir fünf verschiedene Methoden gesehen, um die Spalten im Datenrahmen neu zu ordnen. Mit der Methode ausgewählt () werden die Spalten des Datenrahmens mit Spaltennamen und Spaltenindizes neu angeordnet. Als nächstes verwendeten wir order () mit select () und sahen, wie die Spalten auf der Grundlage der Spaltenwerte sowohl in zunehmender als auch in abnehmender Reihenfolge nach der Methode arrangieren () neu ordneten. Schließlich haben wir arrangaAll () verwendet.