r - 有与Stata 'order'命令等效的R函数吗？

Question

R中的“顺序”在Stata中似乎像“排序”。例如，这是一个数据集(仅列出了变量名称):

v1 v2 v3 v4 v5 v6 v7 v8 v9 v10 v11 v12 v13 v14 v15 v16 v17 v18

这是我期望的输出:

v1 v2 v3 v4 v5 v7 v8 v9 v10 v11 v12 v17 v18 v13 v14 v15 v6 v16

在R中，我有2种方法:

data <- data[,c(1:5,7:12,17:18,13:15,6,16)]

或者

names <- c("v1", "v2", "v3", "v4", "v5", "v7", "v8", "v9", "v10", "v11", "v12",  "v17", "v18", "v13", "v14", "v15", "v6", "v16")
data <- data[names]

为了在Stata中获得相同的输出，我可以运行两行:

order v17 v18, before(v13)
order v6 v16, last

在上面的理想数据中，我们可以知道我们要处理的变量的位置。但是在大多数实际情况下，我们都具有诸如“年龄”，“性别”之类的变量而没有位置指示器，并且在一个数据集中我们可能有50多个变量。这样，Stata中“订单”的优势就会更加明显。我们不需要知道变量的确切位置，只需输入其名称即可:

order age, after(gender)

R中是否有基本功能可以解决此问题，或者我可以得到一个包装？提前致谢。

tweetinfo <- data.frame(uid=1:50, mid=2:51, annotations=3:52, bmiddle_pic=4:53, created_at=5:54, favorited=6:55, geo=7:56, in_reply_to_screen_name=8:57, in_reply_to_status_id=9:58, in_reply_to_user_id=10:59, original_pic=11:60, reTweetId=12:61, reUserId=13:62, source=14:63, thumbnail_pic=15:64, truncated=16:65)
noretweetinfo <- data.frame(uid=21:50, mid=22:51, annotations=23:52, bmiddle_pic=24:53, created_at=25:54, favorited=26:55, geo=27:56, in_reply_to_screen_name=28:57, in_reply_to_status_id=29:58, in_reply_to_user_id=30:59, original_pic=31:60, reTweetId=32:61, reUserId=33:62, source=34:63, thumbnail_pic=35:64, truncated=36:65)
retweetinfo <- data.frame(uid=41:50, mid=42:51, annotations=43:52, bmiddle_pic=44:53, created_at=45:54, deleted=46:55, favorited=47:56, geo=48:57, in_reply_to_screen_name=49:58, in_reply_to_status_id=50:59, in_reply_to_user_id=51:60, original_pic=52:61, source=53:62, thumbnail_pic=54:63, truncated=55:64)
tweetinfo$type <- "ti"
noretweetinfo$type <- "nr"
retweetinfo$type <- "rt"
gtinfo <- rbind(tweetinfo, noretweetinfo)
gtinfo$deleted=""
gtinfo <- gtinfo[,c(1:16,18,17)]
retweetinfo <- transform(retweetinfo, reTweetId="", reUserId="")
retweetinfo <- retweetinfo[,c(1:5,7:12,17:18,13:15,6,16)]
gtinfo <- rbind(gtinfo, retweetinfo)
write.table(gtinfo, file="C:/gtinfo.txt", row.names=F, col.names=T, sep="\t", quote=F)
# rm(list=ls(all=T))

Answer 1

因为我在拖延并尝试不同的东西，所以这里是我提起的一个功能。最终，它取决于append:

moveme <- 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
}

以下是一些代表数据集名称的示例数据:

x <- paste0("v", 1:18)

现在想象一下，我们希望在结尾处的“v3”之前出现“v17”和“v18”，在结尾处想要“v6”和“v16”，并在开始处使用“v5”:

moveme(x, "v17, v18 before v3; v6, v16 last; v5 first")
#  [1] "v5"  "v1"  "v2"  "v17" "v18" "v3"  "v4"  "v7"  "v8"  "v9"  "v10" "v11" "v12"
# [14] "v13" "v14" "v15" "v6"  "v16"

因此，对于名为“df”的 data.frame，明显的用法是:

df[moveme(names(df), "how you want to move the columns")]

并且，对于名为“DT”的 data.table(如@mnel所指出的，这将提高内存效率):

setcolorder(DT, moveme(names(DT), "how you want to move the columns"))

请注意，复合移动由分号指定。

公认的举动是:

before(将指定的列移动到另一个命名的列之前)

after(将指定的列移动到另一个命名列之后)

first(将指定的列移到第一位置)

last(将指定的列移动到最后一个位置)