
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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print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
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。
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