Question

是否有更简单的方法来确保数据框的行按照我在下面的简短示例中实现的“目标”向量进行排序？

df <- data.frame(name = letters[1:4], value = c(rep(TRUE, 2), rep(FALSE, 2)))

df
#   name value
# 1    a  TRUE
# 2    b  TRUE
# 3    c FALSE
# 4    d FALSE

target <- c("b", "c", "a", "d")

这似乎有点过于“复杂”，无法完成工作：

idx <- sapply(target, function(x) {
    which(df$name == x)
})
df <- df[idx,]
rownames(df) <- NULL

df 
#   name value
# 1    b  TRUE
# 2    c FALSE
# 3    a  TRUE
# 4    d FALSE

Answer 1

尝试match：

df <- data.frame(name=letters[1:4], value=c(rep(TRUE, 2), rep(FALSE, 2)))
target <- c("b", "c", "a", "d")
df[match(target, df$name),]

  name value
2    b  TRUE
3    c FALSE
1    a  TRUE
4    d FALSE

只要您的target包含与df$name完全相同的元素，并且两者都不包含重复值，它就会有效。

来自?match：

match returns a vector of the positions of (first) matches of its first argument 
in its second.

因此match找到与target元素匹配的行号，然后按此顺序返回df。

Answer 2

这种方法有点不同，它为我提供了比前一个答案更多的灵活性。通过将其变为有序因子，您可以在arrange等中很好地使用它。我使用了gdata包中的reorder.factor。

df <- data.frame(name=letters[1:4], value=c(rep(TRUE, 2), rep(FALSE, 2)))
target <- c("b", "c", "a", "d")

require(gdata)
df$name <- reorder.factor(df$name, new.order=target)

接下来，请使用现在订购的事实：

require(dplyr)
df %>%
  arrange(name)
    name value
1    b  TRUE
2    c FALSE
3    a  TRUE
4    d FALSE

如果您想返回原始（字母）排序，只需使用as.character()将其恢复为原始状态。

Answer 3

每当我需要匹配数据时，我更愿意在***_join中使用dplyr。一个可能尝试这个

left_join(data.frame(name=target),df,by="name")

请注意，***_join的输入需要tbls或data.frame

Answer 4

我们可以根据target调整因子水平，并在arrange中使用

library(dplyr)
df %>% arrange(factor(name, levels = target))

#  name value
#1    b  TRUE
#2    c FALSE
#3    a  TRUE
#4    d FALSE

或order并将其用于slice

df %>% slice(order(factor(name, levels = target)))

Answer 5

如果您不想使用任何库并且数据中有重复出现，则也可以将WM_CHAR与which一起使用。

sapply

Answer 6

这里有一个类似的系统，适用于以下情况：您有一个最初想要排序的变量，但随后您想根据该次要变量在初始排序中首次出现的顺序对次要变量进行排序。

>

在下面的函数中，初始排序变量称为 order_by，次要变量称为 order_along - 如“此变量沿其初始顺序排序”。

library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
df <- structure(
  list(
    msoa11hclnm = c(
      "Bewbush", "Tilgate", "Felpham",
      "Selsey", "Brunswick", "Ratton", "Ore", "Polegate", "Mile Oak",
      "Upperton", "Arundel", "Kemptown"
    ),
    lad20nm = c(
      "Crawley", "Crawley",
      "Arun", "Chichester", "Brighton and Hove", "Eastbourne", "Hastings",
      "Wealden", "Brighton and Hove", "Eastbourne", "Arun", "Brighton and Hove"
    ),
    shape_area = c(
      1328821, 3089180, 3540014, 9738033, 448888, 10152663, 5517102,
      7036428, 5656430, 2653589, 72832514, 826151
    )
  ),
  row.names = c(NA, -12L), class = "data.frame"
)

这并没有给我我需要的东西：

df %>% 
  dplyr::arrange(shape_area, lad20nm)
#>    msoa11hclnm           lad20nm shape_area
#> 1    Brunswick Brighton and Hove     448888
#> 2     Kemptown Brighton and Hove     826151
#> 3      Bewbush           Crawley    1328821
#> 4     Upperton        Eastbourne    2653589
#> 5      Tilgate           Crawley    3089180
#> 6      Felpham              Arun    3540014
#> 7          Ore          Hastings    5517102
#> 8     Mile Oak Brighton and Hove    5656430
#> 9     Polegate           Wealden    7036428
#> 10      Selsey        Chichester    9738033
#> 11      Ratton        Eastbourne   10152663
#> 12     Arundel              Arun   72832514

这是一个函数：

order_along <- function(df, order_along, order_by) {
  cols <- colnames(df)
  
  df <- df %>%
    dplyr::arrange({{ order_by }})
  
  df %>% 
    dplyr::select({{ order_along }}) %>% 
    dplyr::distinct() %>% 
    dplyr::full_join(df) %>% 
    dplyr::select(dplyr::all_of(cols))
  
}

order_along(df, lad20nm, shape_area)
#> Joining, by = "lad20nm"
#>    msoa11hclnm           lad20nm shape_area
#> 1    Brunswick Brighton and Hove     448888
#> 2     Kemptown Brighton and Hove     826151
#> 3     Mile Oak Brighton and Hove    5656430
#> 4      Bewbush           Crawley    1328821
#> 5      Tilgate           Crawley    3089180
#> 6     Upperton        Eastbourne    2653589
#> 7       Ratton        Eastbourne   10152663
#> 8      Felpham              Arun    3540014
#> 9      Arundel              Arun   72832514
#> 10         Ore          Hastings    5517102
#> 11    Polegate           Wealden    7036428
#> 12      Selsey        Chichester    9738033

^{由 reprex package (v0.3.0) 于 2021 年 1 月 12 日创建}

根据具有特定顺序的向量对数据帧行进行排序

6 个答案: