En el análisis de datos, puede ordenar sus datos de acuerdo con una determinada variable en el conjunto de datos. En R, podemos usar la ayuda de la función order (). En R, podemos ordenar fácilmente un vector de variable continua o variable factorial. La organización de los datos puede ser en orden ascendente o descendente .
Sintaxis:
sort(x, decreasing = FALSE, na.last = TRUE):
Argumento:
- x : un vector que contiene una variable continua o factorial
- decreciente : Control del orden del método de clasificación. De forma predeterminada, la disminución se establece en "FALSO".
- último : indica si el valor de `NA` debe colocarse al final o no
Ejemplo 1
Por ejemplo, podemos crear un marco de datos tibble y ordenar una o varias variables. Un marco de datos tibble es un nuevo enfoque para el marco de datos. Mejora la sintaxis del marco de datos y evita el frustrante formato de los tipos de datos, especialmente para el factor de carácter. También es una forma conveniente de crear un marco de datos a mano, que es nuestro propósito aquí. Para obtener más información sobre tibble, consulte la viñeta: 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$c1),]head(df)
Producción:
# A tibble: 6 x 5## c1 c2 c3 c4 c5#### 1 1.481453 3.477557 4.246283 3.686611 6.0511003## 2 1.729941 5.824996 4.525823 6.753663 0.1502718## 3 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.4787404## 4 2.827693 4.769902 5.120089 3.743626 4.0103449## 5 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.6176880## 6 3.122021 6.317305 5.413840 3.551145 5.6067027
Ejemplo 2
# Sort by c3 and c4df <-data_frame[order(data_frame$c3, data_frame$c4),]head(df)
Producción:
# A tibble: 6 x 5## c1 c2 c3 c4 c5#### 1 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.617688## 2 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.478740## 3 3.464516 3.914627 2.730068 9.565649 6.016123## 4 4.233486 3.292088 3.133568 7.517309 4.772395## 5 3.935840 2.941547 3.242078 6.464048 3.599745## 6 3.835619 4.947859 3.335349 4.378370 7.240240
Ejemplo 3
# Sort by c3(descending) and c4(acending)df <-data_frame[order(-data_frame$c3, data_frame$c4),]head(df)
Producción:
# 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
