Trong phân tích dữ liệu, bạn có thể sắp xếp dữ liệu của mình theo một biến nhất định trong tập dữ liệu. Trong R, chúng ta có thể sử dụng sự trợ giúp của hàm thứ tự (). Trong R, chúng ta có thể dễ dàng sắp xếp một vectơ của biến liên tục hoặc biến yếu tố. Việc sắp xếp dữ liệu có thể theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần .
Cú pháp:
sort(x, decreasing = FALSE, na.last = TRUE):
Tranh luận:
- x : Một vectơ chứa biến liên tục hoặc biến thừa số
- giảm dần : Kiểm soát thứ tự của phương pháp sắp xếp. Theo mặc định, giảm được đặt thành `FALSE`.
- cuối cùng : Cho biết giá trị của `NA 'có nên được đặt cuối cùng hay không
ví dụ 1
Ví dụ, chúng ta có thể tạo một khung dữ liệu nhỏ và sắp xếp một hoặc nhiều biến. Khung dữ liệu nhỏ là một cách tiếp cận mới đối với khung dữ liệu. Nó cải thiện cú pháp của khung dữ liệu và tránh việc định dạng kiểu dữ liệu gây khó chịu, đặc biệt là đối với ký tự thành yếu tố. Đây cũng là một cách thuận tiện để tạo khung dữ liệu bằng tay, đó là mục đích của chúng tôi ở đây. Để tìm hiểu thêm về tibble, vui lòng tham khảo họa tiết: 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$c1),]head(df)
Đầu ra:
# A tibble: 6 x 5## c1 c2 c3 c4 c5#### 1 1.481453 3.477557 4.246283 3.686611 6.0511003## 2 1.729941 5.824996 4.525823 6.753663 0.1502718## 3 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.4787404## 4 2.827693 4.769902 5.120089 3.743626 4.0103449## 5 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.6176880## 6 3.122021 6.317305 5.413840 3.551145 5.6067027
Ví dụ 2
# Sort by c3 and c4df <-data_frame[order(data_frame$c3, data_frame$c4),]head(df)
Đầu ra:
# A tibble: 6 x 5## c1 c2 c3 c4 c5#### 1 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.617688## 2 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.478740## 3 3.464516 3.914627 2.730068 9.565649 6.016123## 4 4.233486 3.292088 3.133568 7.517309 4.772395## 5 3.935840 2.941547 3.242078 6.464048 3.599745## 6 3.835619 4.947859 3.335349 4.378370 7.240240
Ví dụ 3
# Sort by c3(descending) and c4(acending)df <-data_frame[order(-data_frame$c3, data_frame$c4),]head(df)
Đầu ra:
# 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