
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:
[plain] view plain copy
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。
[plain] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
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)
[plain] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
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
[plain] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
#dplyr中基本函数 arrange——数据排序
Hdma_dat[order(Hdma_dat$survived),] #传统方法用order排序
arrange(Hdma_dat,survived) #将survived从小到大排序
arrange(Hdma_dat,desc(survived) #将survived从大到小排序
arrange(Hdma_dat,pclass,desc(survived) #先将pclass从小到大排序,再在那个数据基础上让survived从大到小排序
使用场景(我经常搞错...):
譬如我想知道一组数:b = c(0.9984616870 ,1.0177739597 ,0.0004250664 ,0.0015771710, 1.0177739597)
场景一:最大值的位置信息,我想拿到的数据是每个数值对应的大小次序,升序,理应(3 4.5 1 2 4.5)
那么:
[html] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
rank(b)
order(b)
如果降序,就不一样了:
[html] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
> order(c(0.9984616870 ,1.0177739597 ,0.0004250664 ,0.0015771710, 1.0177739597) ,decreasing = T)
[1] 2 5 1 4 3
order=rank+sort功能=次序信息(rank)+次序排序(sort)
接下来的两个用法是我很容易搞错的:
我想拿到 降序 + 不排序的次序信息,rank不适合;
降序 + 排序的次序信息,order适合
若:
(1)按照某行顺序从大到小重排另一行:
[html] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
data$x1[order(data$x2)]
(2)按照某行最大值对位的另一行:
[html] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
data$x1[order(data$x2)[1] ]
第二种办法:
[html] view plain copy
print?在CODE上查看代码片派生到我的代码片
data$x1[rank(data$x2) == max值]
注意区别。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05