我有一个数据帧，它看起来像这样:
P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
1 2 3 5 52 43 61 6 "b"
2 6 4 3 72 NA 59 1 "a"
3 1 5 6 55 48 60 6 "f"
4 2 4 4 65 64 58 2 "b"
我想对它按降序按I1排序，对I1中相同值的行按升序按I2排序，得到顺序为1 3 4 2的行。但是order函数似乎只有一个decreasing参数，对于所有的排序向量，它是TRUE或FALSE。如何使排序正确?
我使用这段代码生成所需的输出。这就是你要找的吗?
rum <- read.table(textConnection("P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
2 3 5 52 43 61 6 b
6 4 3 72 NA 59 1 a
1 5 6 55 48 60 6 f
2 4 4 65 64 58 2 b"), header = TRUE)
rum$I2 <- as.character(rum$I2)
rum[order(rum$I1, rev(rum$I2), decreasing = TRUE), ]
P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
1 2 3 5 52 43 61 6 b
3 1 5 6 55 48 60 6 f
4 2 4 4 65 64 58 2 b
2 6 4 3 72 NA 59 1 a
我使用rank:
rum <- read.table(textConnection("P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
2 3 5 52 43 61 6 b
6 4 3 72 NA 59 1 a
1 5 6 55 48 60 6 f
2 4 4 65 64 58 2 b
1 5 6 55 48 60 6 c"), header = TRUE)
> rum[order(rum$I1, -rank(rum$I2), decreasing = TRUE), ]
P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
1 2 3 5 52 43 61 6 b
5 1 5 6 55 48 60 6 c
3 1 5 6 55 48 60 6 f
4 2 4 4 65 64 58 2 b
2 6 4 3 72 NA 59 1 a
恐怕Roman Luštrik的答案是错误的。它对这个输入的作用是偶然的。例如，考虑它在非常相似的输入上的输出(在I2列中增加了与原始第3行相似的带有"c"的行):
rum <- read.table(textConnection("P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
2 3 5 52 43 61 6 b
6 4 3 72 NA 59 1 a
1 5 6 55 48 60 6 f
2 4 4 65 64 58 2 b
1 5 6 55 48 60 6 c"), header = TRUE)
rum$I2 <- as.character(rum$I2)
rum[order(rum$I1, rev(rum$I2), decreasing = TRUE), ]
P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
3 1 5 6 55 48 60 6 f
1 2 3 5 52 43 61 6 b
5 1 5 6 55 48 60 6 c
4 2 4 4 65 64 58 2 b
2 6 4 3 72 NA 59 1 a
这不是期望的结果:I2的前三个值是f b c而不是b c f，这是意料之中的，因为二级排序是I2升序排序。
要得到I2的相反顺序，您希望大的值很小，反之亦然。对于数值乘以-1就可以了，但对于字符就有点棘手了。字符/字符串的一般解决方案是遍历因子，反转级别(使大值变小，小值变大)并将因子更改回字符:
rum <- read.table(textConnection("P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
2 3 5 52 43 61 6 b
6 4 3 72 NA 59 1 a
1 5 6 55 48 60 6 f
2 4 4 65 64 58 2 b
1 5 6 55 48 60 6 c"), header = TRUE)
f=factor(rum$I2)
levels(f) = rev(levels(f))
rum[order(rum$I1, as.character(f), decreasing = TRUE), ]
P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
1 2 3 5 52 43 61 6 b
5 1 5 6 55 48 60 6 c
3 1 5 6 55 48 60 6 f
4 2 4 4 65 64 58 2 b
2 6 4 3 72 NA 59 1 a
设df为包含两个字段A和B的数据帧
情况1:如果您的字段A和B是数字df[order(df[,1],df[,2]),] - sorts fields A and B in ascending order df[order(df[,1],-df[,2]),] - sorts fields A in ascending and B in descending order
优先考虑A。
情况2:如果字段A或B是非数字，则表示因子或字符
在我们的例子中，如果B是字符，我们想按倒序排序df[order(df[,1],-as.numeric(as.factor(df[,2]))),] -> this sorts field A(numerical) in ascending and field B(character) in descending.
优先考虑a。
The idea is that you can apply -sign in order function ony on numericals. So for sorting character strings in descending order you have to coerce them to numericals.
library(dplyr)
library(tidyr)
#supposing you want to arrange column 'c' in descending order and 'd' in ascending order. name of data frame is df
## first doing descending
df<-arrange(df,desc(c))
## then the ascending order of col 'd;
df <-arrange(df,d)
默认排序是稳定的，所以我们排序两次:首先按次要键，然后按主要键
rum1 <- rum[order(rum$I2, decreasing = FALSE),]
rum2 <- rum1[order(rum1$I1, decreasing = TRUE),]
简写:
rum[order(rum$I1, -rum$I2, decreasing = TRUE), ]
rum[order(rum$T1, -rum$T2 ), ]
正确的做法是:
rum[order(rum$T1, rum$T2, decreasing=c(T,F)), ]
在@dudusan的示例中，您还可以反转I1的顺序，然后升序排序:
> rum <- read.table(textConnection("P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
+ 2 3 5 52 43 61 6 b
+ 6 4 3 72 NA 59 1 a
+ 1 5 6 55 48 60 6 f
+ 2 4 4 65 64 58 2 b
+ 1 5 6 55 48 60 6 c"), header = TRUE)
> f=factor(rum$I1)
> levels(f) <- sort(levels(f), decreasing = TRUE)
> rum[order(as.character(f), rum$I2), ]
P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
1 2 3 5 52 43 61 6 b
5 1 5 6 55 48 60 6 c
3 1 5 6 55 48 60 6 f
4 2 4 4 65 64 58 2 b
2 6 4 3 72 NA 59 1 a
>
这看起来有点短，你不颠倒I2的顺序两次
你可以使用神奇的dplyr包有一个函数叫做arrange。您只需根据所选择的层次结构设置要排序的数据框架和列。默认为升序。但是如果你想按降序排列，你可以使用desc.
rum <- read.table(textConnection("P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I22 . b6 4 3 72 NA 59 1 a1 5 6 55 48 60 6 f2 4 4 65 64 58 2 ")， header = TRUE)
库(dplyr)
安排(朗姆酒,desc (I1), I2)
一般情况下，xtfrm()是获得一个数值向量的泛型函数像给定的输入向量一样排序。递减排序可以由用xtfrm()的负值排序。例:这正是如何做的。dplyr的desc()已实现)
例如，对于问题中的数据:
df <- read.table(text = "
P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
2 3 5 52 43 61 6 b
6 4 3 72 NA 59 1 a
1 5 6 55 48 60 6 f
2 4 4 65 64 58 2 b
", header = TRUE)
df[order(-xtfrm(df$I1), df$I2), ]
#> P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
#> 1 2 3 5 52 43 61 6 b
#> 3 1 5 6 55 48 60 6 f
#> 4 2 4 4 65 64 58 2 b
#> 2 6 4 3 72 NA 59 1 a
这种方法可以推广到基R函数来排序也接受一个向量值的decreasing论点。从我的回答这个最近的问题:
sortdf <- function(x, by = colnames(x), decreasing = FALSE) {
x[do.call(order, Map(sortproxy, x[by], decreasing)), , drop = FALSE]
}
sortproxy <- function(x, decreasing = FALSE) {
as.integer((-1)^as.logical(decreasing)) * xtfrm(x)
}
对于当前的示例数据，我们(当然)得到:
sortdf(df, by = c("I1", "I2"), decreasing = c(TRUE, FALSE))
#> P1 P2 P3 T1 T2 T3 I1 I2
#> 1 2 3 5 52 43 61 6 b
#> 3 1 5 6 55 48 60 6 f
#> 4 2 4 4 65 64 58 2 b
#> 2 6 4 3 72 NA 59 1 a