R语言：排序问题

数据排序
1、sort()，rank()，order()函数
Sort
排序（默认升序，decreasing=T时为降序）
Order
排序（默认升序，decreasing=T时为降序）
在R中，和排序相关的函数主要有三个：sort()，rank()，order()。
    sort(x)是对向量x进行排序，返回值排序后的数值向量。rank()是求秩的函数，它的返回值是这个向量中对应元素的“排名”。而order()的返回值是对应“排名”的元素所在向量中的位置。

    下面以一小段R代码来举例说明：
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    x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)  
    sort(x)  
    [1]  32  67  74  85  93  97  99 100  
    order(x)  #order()的返回值是各个排名的学生成绩所在向量中的位置  
    [1] 5 8 4 3 2 1 7 6  
    rank(x)  #rank()的返回值是这组学生所对应的排名  
    [1] 6 5 4 3 1 8 7 2 
深入理解一下:
sort（）在单变量排序中，效果较好；
order()≈原序号(sort())  因为可以标记排序好之后的下标，在数据框中的排序操作，实用性超强，可以实现：
1、整个数据集按照某个变量（比如：按月份大小）排序；
2、整个数据集其中某个变量依据第二个变量（比如：月份）排序。
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    iris;iris[1:10,]  
    names(iris) 
    #单数据列，两者相同  
    sort(iris$Sepal.Length)  
    iris$Sepal.Length[order(iris$Sepal.Length)]  
    #多数据列，order有奇效  
    iris[order(iris$setosa),]                 #按照setosa的大小，重排整个数据集  
    iris$Sepal.Length[order(iris$setosa)]     #按照照setosa的大小，重排Sepal.Length数据列  
    iris[order(iris$setosa),]$Sepal.Length    #与上句异曲同工 
与which有一些地方的相似，which可以实现返回服从条件观测的行数。which又与subset子集筛选有关。（详见which、subset子集筛选用法）
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    data$V1[which(data$V2<0)]                 #筛选出V1中，V2小于0的数字，跟order的作用些许相似  
    #order用法  
    iris$Sepal.Length[order(iris$setosa)]     #按照照setosa的大小，重排Sepal.Length数据列    
2、dplyr包的一些应用
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    #dplyr中基本函数 arrange——数据排序  
    Hdma_dat[order(Hdma_dat$survived),] #传统方法用order排序  
    arrange(Hdma_dat,survived) #将survived从小到大排序  
    arrange(Hdma_dat,desc(survived) #将survived从大到小排序  
    arrange(Hdma_dat,pclass,desc(survived) #先将pclass从小到大排序，再在那个数据基础上让survived从大到小排序 
使用场景（我经常搞错...）：
    譬如我想知道一组数：b = c(0.9984616870 ,1.0177739597 ,0.0004250664 ,0.0015771710, 1.0177739597)
场景一：最大值的位置信息，我想拿到的数据是每个数值对应的大小次序，升序，理应（3 4.5 1 2 4.5）
那么：
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    rank(b)  
    order(b) 
如果降序，就不一样了：
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    > order(c(0.9984616870 ,1.0177739597 ,0.0004250664 ,0.0015771710, 1.0177739597) ,decreasing = T)  
    [1] 2 5 1 4 3 
order=rank+sort功能=次序信息（rank）+次序排序（sort）
接下来的两个用法是我很容易搞错的：
我想拿到 降序 + 不排序的次序信息，rank不适合；
               降序 + 排序的次序信息，order适合
若：
（1）按照某行顺序从大到小重排另一行：
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    data$x1[order(data$x2)] 
（2）按照某行最大值对位的另一行：
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    data$x1[order(data$x2)[1] ] 
第二种办法：
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    data$x1[rank(data$x2) == max值] 
注意区别。