是否有与 Stata“order”命令等效的 R 函数？

R 中的“顺序”类似于 Stata 中的“排序”。例如，这是一个数据集（仅列出变量名称）：

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，我有两种方法：

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

OR

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 2 行：

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

在上面的理想数据中，我们可以知道我们想要处理的变量的位置。但在大多数实际情况下，我们有“年龄”“性别”等变量，没有位置指示符，并且一个数据集中可能有 50 多个变量。那么Stata中“顺序”的优势就更加明显了。我们不需要知道变量的确切位置，只需输入它的名称：

order age, after(gender)

R 中是否有一个基本函数可以处理这个问题或者我可以获得一个包？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))

因为我正在拖延并尝试不同的事情，所以这是我提出的一个函数。最终，这取决于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，我们想要“v17”和“v18”在“v3”之前，“v6”和“v16”在末尾，“v5”在开头：

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"

所以，明显的用法是，对于data.frame名为“df”：

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

并且，对于一个data.table名为“DT”（正如 @mnel 指出的那样，内存效率更高）：

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

请注意，复合移动是用分号指定的。

公认的动作是：

• before（将指定列移动到另一个命名列之前）
• after（将指定列移动到另一个命名列之后）
• first（将指定列移动到第一个位置）
• last（将指定列移动到最后位置）