Question

给出

x<-data.frame(age=sample(1:10), gender=c("M","F"))

如何选择性别为“M”的行，并按年龄排序？

我知道我可以按年龄订购数据框： X [顺序（X $年龄），]

我可以选择性别为“M”的行： X [X $性别== 'M'，]

最后，我可以同时做到： Y'LT; -x [X $性别== 'M'，] Y'LT; -y [顺序（Y $年龄），]

有没有办法更简洁地做到这一点？

我试过

x[x$gender=='M' & order(x$age),]
and 
x[x$gender=='M' & order(x$age),]

过滤但没有订购。

> x[x$gender=='M' &order(x$age),]
  age gender
1   4      M
3   6      M
5   3      M
7   1      M
9   9      M

我也试过

x[x$gender=='M' &&order(x$age),]

似乎没有过滤或订购（我承认我不明白＆amp;和＆amp;＆amp;）之间的区别。

   age gender

1    4      M
2    5      F
3    6      M
4    2      F
5    3      M
6   10      F
7    1      M
8    8      F
9    9      M
10   7      F

我做错了什么？

注意：我的问题与the one asked here略有不同;我特意试着理解为什么我的方法不起作用。这个问题要求答案，但它和它的答案都没有帮助解释这里尝试的具体方法有什么问题。

Answer 1

使用dplyr尝试此操作：

library(dplyr)
library(magrittr)
x<-data.frame(age=sample(1:10), gender=c("M","F"))

x %>%
  filter(gender=="M") %>%
  arrange(age)

这是输出：

  age gender
1   1      M
2   2      M
3   3      M
4   7      M
5   9      M

或按降序排列：

x %>%
  filter(gender=="M") %>%
  arrange(desc(age))

以下是此输出：

  age gender
1   9      M
2   7      M
3   3      M
4   2      M
5   1      M

Answer 2

order(x$age) is returning a vector with indexes:

order(x$age)
[1]  8  1  4  6  2  3  9  7 10  5

x$gender=='M' returns True/False (1/0) based on that conditional:

x$gender=='M'
[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE

x$gender=='M' & order(x$age) is a logical comparison in which order(x$age) is treated as all true (as they are not 0), resulting in the same true/false as order(x$age).

One solution would be x[x$gender=='M',][order(x$age[x$gender=='M']),] where you take the subset where gender = M, then use the order of this subset to order the result.

Answer 3

您的第一个方法x[x$gender=='M' & order(x$age),]或第二个x[x$gender=='M' &&order(x$age),]在这种情况下无法工作，因为您滥用了逻辑运算符。

就逻辑运算符而言，请参考https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/Logic.html。

要解决这个问题，我认为你说的方式已经足够了。先排序，然后选择＆＃34;男性＆＃34;或选择＆＃34;男＆＃34;首先然后排序。如果你真的想在一行中编写代码，你可以做x[x$gender=="M",][order(x[x$gender=="M",]$age),]，这非常难看。

使用dplyr等其他指标也很有帮助。（但在我这里使用它似乎太花哨了。）

按因子

3 个答案: