R语言中多条件排序

2022-04-06 19:36:29 浏览数 (1)

R语言中,如何对数据框的数据根据某个条件进行排序呢?如何根据多条件进行排序呢,类似Excel中的排序效果:

1. 示例数据

R语言中鸢尾花的数据,数据有五列:

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> names(iris)
[1] "Sepal.Length" "Sepal.Width"  "Petal.Length" "Petal.Width"  "Species" 

前五行数据预览:

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> head(iris)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

2. 使用R中自带函数order

第一列升序,然后是第三列升序

这里的iris[,1]是数据的第一列

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r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),]
head(r1)

结果:

代码语言:javascript复制
> # 第一列升序,然后是第三列升序
> r1 = iris[order(iris[,1],iris[3]),]
> head(r1)
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
14          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
39          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
43          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
42          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa
23          4.6         3.6          1.0         0.2  setosa

如果想要第一列升序,第三列降序呢,在第三列前面加上一个“-”符号:

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r2 = iris[order(iris[,1],-iris[3]),]
head(r2)

结果:

代码语言:javascript复制
> # 第一列升序,然后是第三列降序
> r2 = iris[order(iris[,1],-iris[3]),]
> head(r2)
   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
14          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
39          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
43          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
42          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa
4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa

3. 使用dplyrarrange

R包dplyr的函数arrange,更简单,更简洁:

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# 多条件排序:使用dplyr::arrange
library(dplyr)
data("iris")
head(iris)

# 第一列升序,然后是第三列升序
arrange(iris,iris[,1],iris[,3])

# 第一列升序,然后是第三列降序
arrange(iris,iris[,1],-iris[,3])

结果:

代码语言:javascript复制
> # 多条件排序:使用dplyr::arrange
> library(dplyr)
> data("iris")
> head(iris)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
> 
> # 第一列升序,然后是第三列升序
> head(arrange(iris,iris[,1],iris[,3]))
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
2          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
3          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
5          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa
6          4.6         3.6          1.0         0.2  setosa
> 
> # 第一列升序,然后是第三列降序
> head(arrange(iris,iris[,1],-iris[,3]))
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
2          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
3          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
4          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
5          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa
6          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa

而且,arrange,可以直接输入列名,进行排序:

代码语言:javascript复制
head(arrange(iris,Sepal.Length, -Petal.Length))

结果:

代码语言:javascript复制
> head(arrange(iris,Sepal.Length, -Petal.Length))
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          4.3         3.0          1.1         0.1  setosa
2          4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
3          4.4         3.0          1.3         0.2  setosa
4          4.4         3.2          1.3         0.2  setosa
5          4.5         2.3          1.3         0.3  setosa
6          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
大家好,我是邓飞,一个持续分享的农业数据分析师

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