如果我有一个大的数据框（数百列），这些列具有不同的变量名，并且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")
如何按照列名字母顺序垂直地对所有数据进行排序？
基本上，我有数百个以CSV（sep="|"）格式保存的文本文件，需要将它们的列读入单个df中，按字母顺序排列这些列，然后使用一些其他的dplyf函数来得到最终结果。我已经弄清楚了所有这些内容，除了如何按字母顺序排序列之外。我不想按照字母顺序对列进行排序（上下），而是按照列名和它们对应的数据的实际垂直方向排序。类似于在Excel中剪切和粘贴整个列的数据。
例如，我查看了这种方法，但这是“按行字母顺序排序”部分，不是我要做的事情。
谢谢！
试一试
df %>% select(noquote(order(colnames(df))))
或者只是
df[,order(colnames(df))]
2021年12月更新
dplyr的新版本（>= 1.0.7）不需要使用noquote了。
df %>% select(order(colnames(df)))
df.x %>% select(order(colnames(.))) - Steven Beauprédplyr 是否改变了这个功能的工作方式？我知道在某些函数中，引用和未引用的变量名的处理方式已经发生了变化。 - randyiris %>%
select(sort(tidyselect::peek_vars()))
current_vars() 返回可排序的列名，而 select() 将接受列名的向量。
current_vars()可能已经过时了？将current_vars()替换为everything()对我来说可以正常运行。 - lowndrulcurrent_vars() 而不是 everything() 对我有用（dplyr 0.7.6）。我没有收到上述错误。值得注意的是，iris %>% select(sort(current_vars()), -Species) 可以工作，但 iris %>% select(-Species, sort(current_vars())) 不行。 - Joecurrent_vars()已经被弃用，推荐使用tidyselect::peek_vars()。以上代码可通过这个替换工作：select(sort(tidyselect::peek_vars()))。 - John J.relocate() 动词。iris %>% relocate(sort(current_vars)) - hnagatycurrent_vars()（https://stackoverflow.com/posts/46950262/revisions）。现在你基本上编辑了这个答案，将我的回答替换进去。这样做有什么意义呢？通过用已有的答案替换掉它们来改进答案？我不明白为什么会被批准。 - MS Berends如果要一个特定的列（或几列）排在第一位（或最后），但其他列已经按顺序排序，你可以：
mtcars %>% tibble %>%
select("hp", sort(colnames(.)))
要使用最近的tidyverse (更具体地说，是tidyselect包) 进行部分排序，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>
使用 dplyr:
df.x %>%
select(sort(names(.)))
starts_with()的选项：library(dplyr)
df.x |>
select(starts_with(LETTERS))
由于尚未有任何答案提到 relocate()：
df |>
dplyr::relocate(sort(names(df)))
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的是，您可以在任何整洁的选择周围调用它，但在我们的情况下，它只能是：
df %>% select(abc(everything()))
sort(colnames(df.x))
[1] "delta" "ID" "string"
df.x[,order(colnames(df.x))]即可。 - Marat Talipov