In der Datenanalyse können Sie Ihre Daten nach einer bestimmten Variablen im Datensatz sortieren . In R können wir die Hilfe der Funktionsreihenfolge () verwenden. In R können wir leicht einen Vektor einer kontinuierlichen Variablen oder einer Faktorvariablen sortieren. Das Anordnen der Daten kann in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge erfolgen.
Syntax:
sort(x, decreasing = FALSE, na.last = TRUE):
Streit:
- x : Ein Vektor, der eine kontinuierliche oder eine Faktorvariable enthält
- abnehmend : Steuerung für die Reihenfolge der Sortiermethode. Standardmäßig ist die Verringerung auf "FALSE" eingestellt.
- last : Gibt an, ob der Wert der NA zuletzt gesetzt werden soll oder nicht
Beispiel 1
Zum Beispiel können wir einen Tibble-Datenrahmen erstellen und eine oder mehrere Variablen sortieren. Ein Tibble-Datenrahmen ist ein neuer Ansatz für den Datenrahmen. Es verbessert die Syntax des Datenrahmens und vermeidet frustrierende Formatierungen von Datentypen, insbesondere wenn Zeichen berücksichtigt werden müssen. Es ist auch eine bequeme Möglichkeit, einen Datenrahmen von Hand zu erstellen, was hier unser Ziel ist. Weitere Informationen zu tibble finden Sie in der Vignette: https://cran.r-project.org/web/packages/tibble/vignettes/tibble.html
library(dplyr)set.seed(1234)data_frame <- tibble(c1 = rnorm(50, 5, 1.5),c2 = rnorm(50, 5, 1.5),c3 = rnorm(50, 5, 1.5),c4 = rnorm(50, 5, 1.5),c5 = rnorm(50, 5, 1.5))# Sort by c1df <-data_frame[order(data_frame$c1),]head(df)
Ausgabe:
# A tibble: 6 x 5## c1 c2 c3 c4 c5#### 1 1.481453 3.477557 4.246283 3.686611 6.0511003## 2 1.729941 5.824996 4.525823 6.753663 0.1502718## 3 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.4787404## 4 2.827693 4.769902 5.120089 3.743626 4.0103449## 5 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.6176880## 6 3.122021 6.317305 5.413840 3.551145 5.6067027
Beispiel 2
# Sort by c3 and c4df <-data_frame[order(data_frame$c3, data_frame$c4),]head(df)
Ausgabe:
# A tibble: 6 x 5## c1 c2 c3 c4 c5#### 1 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.617688## 2 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.478740## 3 3.464516 3.914627 2.730068 9.565649 6.016123## 4 4.233486 3.292088 3.133568 7.517309 4.772395## 5 3.935840 2.941547 3.242078 6.464048 3.599745## 6 3.835619 4.947859 3.335349 4.378370 7.240240
Beispiel 3
# Sort by c3(descending) and c4(acending)df <-data_frame[order(-data_frame$c3, data_frame$c4),]head(df)
Ausgabe:
# A tibble: 6 x 5## c1 c2 c3 c4 c5#### 1 4.339178 4.450214 8.087243 4.5010140 8.410225## 2 3.959420 8.105406 7.736312 7.1168936 5.431565## 3 3.339023 3.298088 7.494285 5.9303153 7.035912## 4 3.397036 5.382794 7.092722 0.7163620 5.620098## 5 6.653446 4.733315 6.520536 0.9016707 4.513410## 6 4.558559 4.712609 6.380086 6.0562703 5.044277