在arrange
中使用dplyr
函数,我们可以按升序或降序排列行。想知道如何按自定义顺序排列行。请参阅MWE。
Reg <- rep(LETTERS[1:3], each = 2)
Res <- rep(c("Urban", "Rural"), times = 3)
set.seed(12345)
Pop <- rpois(n = 6, lambda = 500000)
df <- data.frame(Reg, Res, Pop)
df
Reg Res Pop
1 A Urban 500414
2 A Rural 500501
3 B Urban 499922
4 B Rural 500016
5 C Urban 501638
6 C Rural 499274
df %>%
arrange()
所需输出
Reg Res Pop
5 C Urban 501638
6 C Rural 499274
1 A Urban 500414
2 A Rural 500501
3 B Urban 499922
4 B Rural 500016
答案 0 :(得分:34)
我们可以使用factor
以自定义方式更改order
df %>%
arrange(factor(Reg, levels = LETTERS[c(3, 1, 2)]), desc(Res), desc(Pop))
# Reg Res Pop
#1 C Urban 501638
#2 C Rural 499274
#3 A Urban 500414
#4 A Rural 500501
#5 B Urban 499922
#6 B Rural 500016
或者使用match
获取索引并在其上arrange
df %>%
arrange(match(Reg, c("C", "A", "B")), desc(Res), desc(Pop))
如果我们按降序排列arrange
多列
df %>%
arrange_at(2:3, desc) %>%
arrange(match(Reg, c("C", "A", "B")))
答案 1 :(得分:1)
使用 data.table
df1[order(factor(Reg,levels = LETTERS[c(3,1,2)]))]
这里df1是data.table
答案 2 :(得分:0)
我使用了 slice()函数:
df %<>%
slice(5,6,1:4)