R Trier une trame de données à l'aide de Order()

Dans l'analyse des données, vous pouvez sort vos données en fonction d'une certaine variable dans l'ensemble de données. En R, on peut utiliser l’aide de la fonction order(). En R, on peut facilement trier un vecteur de variable continue ou de variable factorielle. L'organisation des données peut être de ascendant or descendant ordre.

syntaxe:

sort(x, decreasing = FALSE, na.last = TRUE):

Dispute:

• x: Un vecteur contenant une variable continue ou factorielle
• réduction: Contrôle de l'ordre de la méthode de tri. Par défaut, la diminution est définie sur « FALSE ».
• dernier: Indique si la valeur de `NA` doit être mise en dernier ou non

Exemple 1

Par exemple, nous pouvons créer un bloc de données tibble et trier une ou plusieurs variables. Une trame de données tibble est une nouvelle approche de la trame de données. Il améliore la syntaxe de la trame de données et évite le formatage frustrant du type de données, en particulier pour les caractères à factoriser. C’est également un moyen pratique de créer manuellement un bloc de données, ce qui est notre objectif ici. Pour en savoir plus sur tibble, veuillez vous référer à la 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 c1
df <-data_frame[order(data_frame$c1),]
head(df)

Sortie :

# A tibble: 6 x 5
##       c1       c2       c3       c4       c5
##     <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 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

Exemple 2

# Sort by c3 and c4
df <-data_frame[order(data_frame$c3, data_frame$c4),]
head(df)

Sortie :

# A tibble: 6 x 5
##        c1       c2       c3       c4       c5
##    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
## 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

Exemple 3

# Sort by c3(descending) and c4(acending)
df <-data_frame[order(-data_frame$c3, data_frame$c4),]
head(df)

Sortie :

# A tibble: 6 x 5
##         c1       c2       c3        c4       c5
##      <dbl>    <dbl>    <dbl>     <dbl>    <dbl>
## 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