ऑर्डर() का उपयोग करके डेटा फ़्रेम को सॉर्ट करें


डेटा विश्लेषण में आप कर सकते हैं तरह डेटासेट में एक निश्चित चर के अनुसार अपने डेटा को व्यवस्थित करें। R में, हम फ़ंक्शन ऑर्डर() की सहायता का उपयोग कर सकते हैं। R में, हम निरंतर चर या कारक चर के वेक्टर को आसानी से सॉर्ट कर सकते हैं। डेटा को व्यवस्थित करना आरोही or अवरोही आदेश.

सिंटेक्स:

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

बहस:

  • x: एक सदिश जिसमें सतत या कारक चर होता है
  • कम: सॉर्ट विधि के क्रम के लिए नियंत्रण। डिफ़ॉल्ट रूप से, घटाना `FALSE` पर सेट है।
  • पिछली बार: यह बताता है कि `NA` का मान अंतिम में रखा जाना चाहिए या नहीं

उदाहरण 1

उदाहरण के लिए, हम टिब्बल डेटा फ़्रेम बना सकते हैं और एक या कई चर को सॉर्ट कर सकते हैं। टिब्बल डेटा फ़्रेम डेटा फ़्रेम के लिए एक नया दृष्टिकोण है। यह डेटा फ़्रेम के सिंटैक्स को बेहतर बनाता है और डेटा प्रकार के स्वरूपण को परेशान करने से बचाता है, खासकर कैरेक्टर से फ़ैक्टर के लिए। यह हाथ से डेटा फ़्रेम बनाने का एक सुविधाजनक तरीका भी है, जो यहाँ हमारा उद्देश्य है। टिब्बल के बारे में अधिक जानने के लिए, कृपया विगनेट देखें: 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)

आउटपुट:

# 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

उदाहरण 2

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

आउटपुट:

# 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

उदाहरण 3

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

आउटपुट:

# 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