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作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。 前言 上篇介绍如何从表中检索一个或多个数据列，本章介绍如何在R中对表格数据进行排序，主要使用arrange函数。 首先我们加载必要的包： 1library(tidyverse) 此外，我们会用到R语言自带的数据集mtcars。它本身是数据框格式的，我们会把它转化为tibble格式,并存放在mtcars1变量中。让我们审视一下本章要用到的数据集： 1mtcars%>%as_tibble()->mtcars1 2mtcars1 3## #Atibble: 32x11 4##mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarb 5## * 6## 1 21 6 160 110 3.92.6216.50 1 4 4 7## 2 21 6 160 110 3.92.8817.00 1 4 4 8## 3 22.84 108 93 3.852.3218.61 1 4 1 9## 4 21.46 258 110 3.083.2219.41 0 3 1 10## 5 18.78 360 175 3.153.4417.00 0 3 2 11## 6 18.16 225 105 2.763.4620.21 0 3 1 12## 7 14.38 360 245 3.213.5715.80 0 3 4 13## 8 24.44 147. 62 3.693.1920 1 0 4 2 14## 9 22.84 141. 95 3.923.1522.91 0 4 2 15## 10 19.26 168. 123 3.923.4418.31 0 4 4 16## # ...with22morerows 基于单列排序 通过审视数据，我们发现数据的排布是乱序的，没有按照一定的顺序展示出来。如果我们想要数据表根据mpg变量排序，那么就需要用arrange函数。 1mtcars1%>% 2arrange(mpg) 3## #Atibble: 32x11 4##mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarb 5## 6## 1 10.48 472 205 2.935.2518.00 0 3 4 7## 2 10.48 460 215 3 5.4217.80 0 3 4 8## 3 13.38 350 245 3.733.8415.40 0 3 4 9## 4 14.38 360 245 3.213.5715.80 0 3 4 10## 5 14.78 440 230 3.235.3417.40 0 3 4 11## 6 15 8 301 335 3.543.5714.60 1 5 8 12## 7 15.28 276. 180 3.073.7818 0 0 3 3 13## 8 15.28 304 150 3.153.4417.30 0 3 2 14## 9 15.58 318 150 2.763.5216.90 0 3 2 15## 10 15.88 351 264 4.223.1714.50 1 5 4 16## # ...with22morerows 这样一来，我们发现数据mpg列已经从小到大进行了排列，而其他列也根据排列进行了调整。 相应的SQL代码如下： 1SELECT* 2FROM`mtcars` 3ORDERBY`mpg` 基于多列排序 有时候，我们需要根据多列进行排序。例如，我们数据如果有年月日的数据，我们需要表格先按照年排序，然后在年内再按照月份排序，月份中再根据日进行排序。 arrange函数中通过可以放入多列的名称来对多列进行排序，列名称之间需要以逗号相隔。比如，我们想要先对cyl进行排序，再对disp进行排序： 1mtcars1 %>% 2arrange(cyl,disp) %>% 3print(n = Inf) 4## # A tibble: 32 x 11 5## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 6## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 7## 1 33.9 4 71.1 65 4.22 1.84 19.9 1 1 4 1 8## 2 30.4 4 75.7 52 4.93 1.62 18.5 1 1 4 2 9## 3 32.4 4 78.7 66 4.08 2.2 19.5 1 1 4 1 10## 4 27.3 4 79 66 4.08 1.94 18.9 1 1 4 1 11## 5 30.4 4 95.1 113 3.77 1.51 16.9 1 1 5 2 12## 6 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1 13## 7 21.5 4 120. 97 3.7 2.46 20.0 1 0 3 1 14## 8 26 4 120. 91 4.43 2.14 16.7 0 1 5 2 15## 9 21.4 4 121 109 4.11 2.78 18.6 1 1 4 2 16## 10 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2 17## 11 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2 18## 12 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6 19## 13 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4 20## 14 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4 21## 15 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4 22## 16 17.8 6 168. 123 3.92 3.44 18.9 1 0 4 4 23## 17 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1 24## 18 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1 25## 19 16.4 8 276. 180 3.07 4.07 17.4 0 0 3 3 26## 20 17.3 8 276. 180 3.07 3.73 17.6 0 0 3 3 27## 21 15.2 8 276. 180 3.07 3.78 18 0 0 3 3 28## 22 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8 29## 23 15.2 8 304 150 3.15 3.44 17.3 0 0 3 2 30## 24 15.5 8 318 150 2.76 3.52 16.9 0 0 3 2 31## 25 13.3 8 350 245 3.73 3.84 15.4 0 0 3 4 32## 26 15.8 8 351 264 4.22 3.17 14.5 0 1 5 4 33## 27 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2 34## 28 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4 35## 29 19.2 8 400 175 3.08 3.84 17.0 0 0 3 2 36## 30 14.7 8 440 230 3.23 5.34 17.4 0 0 3 4 37## 31 10.4 8 460 215 3 5.42 17.8 0 0 3 4 38## 32 10.4 8 472 205 2.93 5.25 18.0 0 0 3 4 一般来说，tibble格式只会显示数据的前十行，如果我们想要看到全部数据，可以在最后运行print(n = Inf)，这表示我们要看表格的所有行。但是对于行数过多的数据集不建议使用这个函数，本例因为需要看到排序效果，因此使用了这个操作。 相应的SQL代码如下： 1SELECT* 2FROM`mtcars` 3ORDERBY`cyl`, `disp` 降序排列 细心的你也许会观察到，我们的排序都是从小到大排列的，也称为升序排列。但是在实际应用中，很多时候会用到降序排列，这时候只需要对需要降序排列的列进行降序处理即可，具体函数为desc()。例子如下： 1mtcars1%>% 2arrange(desc(disp)) 3## #Atibble: 32x11 4##mpgcyldisphpdratwtqsecvsamgearcarb 5## 6## 1 10.48 472 205 2.935.2518.00 0 3 4 7## 2 10.48 460 215 3 5.4217.80 0 3 4 8## 3 14.78 440 230 3.235.3417.40 0 3 4 9## 4 19.28 400 175 3.083.8417.00 0 3 2 10## 5 18.78 360 175 3.153.4417.00 0 3 2 11## 6 14.38 360 245 3.213.5715.80 0 3 4 12## 7 15.88 351 264 4.223.1714.50 1 5 4 13## 8 13.38 350 245 3.733.8415.40 0 3 4 14## 9 15.58 318 150 2.763.5216.90 0 3 2 15## 10 15.28 304 150 3.153.4417.30 0 3 2 16## # ...with22morerows 我们可以看到，disp已经是从大到小进行排列了。 相应的SQL代码如下： 1SELECT* 2FROM`mtcars` 3ORDERBY`disp` DESC 复合操作 那么如果我们想要先以cyl进行升序排列，在这个基础上对disp进行降序排列应该怎么做呢？相信聪明的读者已经可以自己动手进行操作，代码如下： 1mtcars1 %>% 2arrange(cyl,desc(disp)) %>% 3print(n = Inf) 4## # A tibble: 32 x 11 5## mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb 6## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 7## 1 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2 8## 2 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2 9## 3 21.4 4 121 109 4.11 2.78 18.6 1 1 4 2 10## 4 26 4 120. 91 4.43 2.14 16.7 0 1 5 2 11## 5 21.5 4 120. 97 3.7 2.46 20.0 1 0 3 1 12## 6 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1 13## 7 30.4 4 95.1 113 3.77 1.51 16.9 1 1 5 2 14## 8 27.3 4 79 66 4.08 1.94 18.9 1 1 4 1 15## 9 32.4 4 78.7 66 4.08 2.2 19.5 1 1 4 1 16## 10 30.4 4 75.7 52 4.93 1.62 18.5 1 1 4 2 17## 11 33.9 4 71.1 65 4.22 1.84 19.9 1 1 4 1 18## 12 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1 19## 13 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1 20## 14 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4 21## 15 17.8 6 168. 123 3.92 3.44 18.9 1 0 4 4 22## 16 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4 23## 17 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4 24## 18 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6 25## 19 10.4 8 472 205 2.93 5.25 18.0 0 0 3 4 26## 20 10.4 8 460 215 3 5.42 17.8 0 0 3 4 27## 21 14.7 8 440 230 3.23 5.34 17.4 0 0 3 4 28## 22 19.2 8 400 175 3.08 3.84 17.0 0 0 3 2 29## 23 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2 30## 24 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4 31## 25 15.8 8 351 264 4.22 3.17 14.5 0 1 5 4 32## 26 13.3 8 350 245 3.73 3.84 15.4 0 0 3 4 33## 27 15.5 8 318 150 2.76 3.52 16.9 0 0 3 2 34## 28 15.2 8 304 150 3.15 3.44 17.3 0 0 3 2 35## 29 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8 36## 30 16.4 8 276. 180 3.07 4.07 17.4 0 0 3 3 37## 31 17.3 8 276. 180 3.07 3.73 17.6 0 0 3 3 38## 32 15.2 8 276. 180 3.07 3.78 18 0 0 3 3 相应的SQL代码如下： 1SELECT* 2FROM`mtcars` 3ORDERBY`cyl`, `disp` DESC 小 结 本章介绍了如何在R中完成排序操作，包括基于单列与多列的排序，以及升序与降序操作。在实际操作中，通过组合这些方法，我们能够对一个大的数据表格进行有层次的排序，是需要牢记的实用基本操作。 往期精彩： 公众号后台回复关键字即可学习 回复 爬虫 爬虫三大案例实战 回复 Python 1小时破冰入门 回复 数据挖掘 R语言入门及数据挖掘 回复 人工智能 三个月入门人工智能 回复 数据分析师 数据分析师成长之路 回复 机器学习 机器学习的商业应用 回复 数据科学 数据科学实战 回复 常用算法 常用数据挖掘算法 |
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