6.1 排序

6.1.1 问题

你想将一个向量，矩阵或列表排序。

6.1.2 方案

6.1.2.1 向量

  1. # 生成一个随机向量
  2. v <- sample(101:110)
  4. # 排序
  5. sort(v)
  6. #>  [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110
  8. # 反向排序
  9. sort(v, decreasing = TRUE)
  10. #>  [1] 110 109 108 107 106 105 104 103 102 101

6.1.2.2 列表

对列表的一个或多个列进行排序，可以使用 plyr 包里的 arrange() 函数或者使用 R 的内置函数。arrange() 函数更容易使用，但需要额外安装包。

  1. # 生成一个列表
  2. df <- data.frame(id = 1:4, weight = c(20, 27, 24, 22), size = c("small", 
  3.   "large", "medium", "large"))
  4. df
  5. #>   id weight   size
  6. #> 1  1     20  small
  7. #> 2  2     27  large
  8. #> 3  3     24 medium
  9. #> 4  4     22  large
  11. library(plyr)
  13. # 按照 'weight' 列排序，以下结果相同。
  14. arrange(df, weight)  # 使用 plyr 包里的 arrange 函数
  15. #>   id weight   size
  16. #> 1  1     20  small
  17. #> 2  4     22  large
  18. #> 3  3     24 medium
  19. #> 4  2     27  large
  20. df[order(df$weight), ]  # 使用 R 内置函数
  21. #>   id weight   size
  22. #> 1  1     20  small
  23. #> 4  4     22  large
  24. #> 3  3     24 medium
  25. #> 2  2     27  large
  27. # 以 size 为第一关键词, weight 为第二关键词排序
  28. arrange(df, size, weight)  # 使用 plyr 包里的 arrange 函数
  29. #>   id weight   size
  30. #> 1  4     22  large
  31. #> 2  2     27  large
  32. #> 3  3     24 medium
  33. #> 4  1     20  small
  34. df[order(df$size, df$weight), ]  # 使用 R 内置函数
  35. #>   id weight   size
  36. #> 4  4     22  large
  37. #> 2  2     27  large
  38. #> 3  3     24 medium
  39. #> 1  1     20  small
  41. # 所有列从左到右依次排序
  42. df[do.call(order, as.list(df)), ]
  43. #>   id weight   size
  44. #> 1  1     20  small
  45. #> 2  2     27  large
  46. #> 3  3     24 medium
  47. #> 4  4     22  large
  48. # 在这个特殊的例子中，顺序将保持不变

请注意，size 列是一个因子且按照因子水平进行排序。在这种情况下将自动按字母顺序排列（创建数据表格），所以大是第一而小是最后。

6.1.2.2.1 反向排序

设定 decreasing=TRUE 可以获取反向排序结果。

反向排序某一列的方法依赖于数据类型：

  • 数字：变量名前加一个-。例如：df[order(-df$weight)]
  • 因子：转换为整数，变量名前加一个-。例如：df[order(-xtfrm(df$size)), ]
  • 字符：没有简单的方法能做到这一点。一种方法是先转换为一个因子，然后如上所述。
  1. # 反向排序 weight 列，下面方法有相同结果：
  2. arrange(df, -weight)  # 使用 plyr 包里的 arrange 函数
  3. #>   id weight   size
  4. #> 1  2     27  large
  5. #> 2  3     24 medium
  6. #> 3  4     22  large
  7. #> 4  1     20  small
  8. df[order(df$weight, decreasing = TRUE), ]  # 使用 R 内置函数
  9. #>   id weight   size
  10. #> 2  2     27  large
  11. #> 3  3     24 medium
  12. #> 4  4     22  large
  13. #> 1  1     20  small
  14. df[order(-df$weight), ]  # 使用 R 内置函数
  15. #>   id weight   size
  16. #> 2  2     27  large
  17. #> 3  3     24 medium
  18. #> 4  4     22  large
  19. #> 1  1     20  small
  21. # 升序排列 size ,然后降序排列 weight
  22. arrange(df, size, -weight)  # 使用 plyr 包里的 arrange 函数
  23. #>   id weight   size
  24. #> 1  2     27  large
  25. #> 2  4     22  large
  26. #> 3  3     24 medium
  27. #> 4  1     20  small
  28. df[order(df$size, -df$weight), ]  # 使用 R 内置函数
  29. #>   id weight   size
  30. #> 2  2     27  large
  31. #> 4  4     22  large
  32. #> 3  3     24 medium
  33. #> 1  1     20  small
  35. # 升序排列 size,然后降序排列 weight 因子需要 xtfrm()
  36. arrange(df, -xtfrm(size), weight)  # 使用 plyr 包里的 arrange 函数
  37. #>   id weight   size
  38. #> 1  1     20  small
  39. #> 2  3     24 medium
  40. #> 3  4     22  large
  41. #> 4  2     27  large
  42. df[order(-xtfrm(df$size), df$weight), ]  # 使用 R 内置函数
  43. #>   id weight   size
  44. #> 1  1     20  small
  45. #> 3  3     24 medium
  46. #> 4  4     22  large
  47. #> 2  2     27  large