給定一個包含兩列的 R 資料框：
dfc <- data.frame(col1=c(1,4,3,3,2),col2=c(3,5,11,10,4))
dfc
col1 col2
1 3
4 5
3 11
3 10
2 4
col1到時候我想先排序col2
我將名稱存盤在cols帶有列名的字串向量中
cols=c("col1","col2")
但是，我想有一種方法有時使用降序col1，也許升序col2
大多數指南（此處和此處）不使用列名的字符向量，盡管這在類似的問題中得到了回答，盡管這沒有回答降序/升序的問題 - 以及一種在它們之間輕松切換并放入另一列的方法例如。
我厭倦了找不到答案，因為我經常需要這個，所以我寫了一個函式，使用eval(parse(text="EXPRESSION_HERE"))
order_dataframe_by_cols <- function(dfc,cols=c("col1","col2"),dec_ace=NA) {
# takes a data frame "dfc", and sorts it by each column in "cols",
# in a descending or ascending order, defined by dec_ace by each col
if (length(dec_ace) == 1) {
if (is.na(dec_ace)) {dec_ace <- rep("",length(cols))}
}
str_eval <- "dfc <- dfc[order("
ix2 <- ""
for (ix in 1:length(cols)){
if (ix > 1) {ix2 <- ","}
str_eval <- paste(str_eval,ix2,dec_ace[ix],"dfc[,'",cols[ix],"']",sep="")
}
str_eval <- paste(str_eval,"),]")
eval(parse(text=str_eval))
return(dfc)
}
如此上升col1和下降col2
order_dataframe_by_cols(dfc,cols=c("col1","col2"),dec_ace=c("","-"))
col1 col2
1 3
2 4
3 11
3 10
4 5
然后上升col1上升col2
order_dataframe_by_cols(dfc,cols=c("col1","col2"),dec_ace=c("",""))
col1 col2
1 3
2 4
3 10
3 11
4 5
注意 10 和 11 改變了位置
問題：
如果我有一個as.Date變數，或者as.POSIXct我也想排序的變數怎么辦
dfc2 <- data.frame(col1=c(1,4,3,3,2),col2=c(3,5,11,10,4),col3=c(as.Date(c("2015-04-11","2016-04-11","2017-04-11","2018-04-11","2019-04-11"))))
dfc2
col1 col2 col3
1 3 2015-04-11
4 5 2016-04-11
3 11 2017-04-11
3 10 2018-04-11
2 4 2019-04-11
order_dataframe_by_cols(dfc2,cols=c("col1","col3","col2"),dec_ace=c("","-",""))
Error in `-.Date`(dfc[, "col3"]) : unary - is not defined for "Date" objects
這是無法做到的；在對其他變數進行排序時，我無法以這種方式對日期進行排序。
我可以排序，但只有那一列
dfc[order(dfc[,"col3"]),]
因此，我需要一種使用列名的列向量對資料框進行排序的方法，并使用一種方法來定義適用于日期變數的單獨排序升序和降序。感謝您的閱讀。
uj5u.com熱心網友回復：
解決您的問題的一種可能方法：
dfc[do.call(order, c(dfc[cols], decreasing=list(c(FALSE, TRUE)), method="radix")), ]
col1 col2
1 1 3
5 2 4
3 3 11
4 3 10
2 4 5
您的函式的簡化版本：
order_dataframe_by_cols = function(df, cols=c("col1","col2"), dec_ace=FALSE) {
if(missing(dec_ace)) dec_ace = rep_len(dec_ace, length(cols))
df[do.call(order, c(unname(df[cols]), decreasing=list(dec_ace), method="radix")),]
}
cols=c("col1","col2")
order_dataframe_by_cols(dfc, cols) # all ascending
order_dataframe_by_cols(dfc, cols, dec_ace=FALSE) # same
order_dataframe_by_cols(dfc, cols, dec_ace=TRUE) # all descending
order_dataframe_by_cols(dfc, cols, dec_ace=c(FALSE, TRUE)) # first ascending, second descending
order_dataframe_by_cols(dfc, cols, dec_ace=c(TRUE, FALSE)) # second descending, first ascending
uj5u.com熱心網友回復：
從另一個問題概括我的解決方案以接受升序/降序引數：
sort_df_by_cols <- function (df, sort_key, sort_order) {
order_tf <- c(asc = identity, desc = xtfrm)
df[do.call("order", Map(\(k, a) a(k), df[, sort_key], order_tf[sort_order])), ]
}
如下呼叫：
df <- data.frame(
var1 = c("b","a","b","a"),
var2 = c("l","l","k","k"),
var3 = c("t","w","x","t")
)
sort_df_by_cols(df, c("var1", "var2"), c("desc", "asc"))
…當然現有的軟體包已經為這個問題提供了其他/更好的解決方案，例如'dplyr'，它提供了arrange()功能。我一般建議使用這個函式而不是自己撰寫。
uj5u.com熱心網友回復：
我喜歡以上所有答案，因為他們使用dec_ace引數來回答 OP，盡管我自己發現這有點笨拙。
我找到了一種方法來執行此操作，同時- 在變數前面指定降序，類似于使用順序的原始方式：
dfc[order(-dfc$col1, dfc$col2),]
使用此功能：
order_dataframe_by_cols <- function(dfc, cols=NA,defaultToDecending=FALSE) {
library(stringr)
if (length(cols) == 1) {if (is.na(cols)) {cols <- names(dfc)}}
dec_ace <- rep(defaultToDecending,length(cols))
for (col in cols){if (substr(col,1,1) == "-") {dec_ace[which(cols == col)] <- TRUE} }
cols <- str_remove(cols, "[ -]")
dfc <- dfc[do.call(order, c(unname(dfc[cols]), decreasing=list(dec_ace), method="radix")),]
return(dfc)
}
dfc <- data.frame(col1=c(1,4,3,3,2),col2=c(3,5,11,10,4),col3=c(as.Date(c("2015-04-11","2016-04-11","2017-04-11","2018-04-11","2019-04-11"))))
降序col1、col3升序和col2升序
order_dataframe_by_cols(dfc,cols=c("-col1","col3"," col2"))
升序col1、降序col3和col2升序
order_dataframe_by_cols(dfc,cols=c("col1","-col3"," col2"))
猜猜這只是口味問題。
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