下面的df具有与原始数据类似的结构。我想在这里完成的是按照＆＃34; id＆＃34;对数据进行分组，获取这些组的平均利润，然后根据平均值对组进行重新排序。
>mydata <- structure(list(id = c("A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B",
"C", "C", "C", "D", "D"), year = c(2000L, 2001L, 2002L, 2003L,
2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2000L, 2002L, 2003L, 2000L, 2001L
), sales = c(2000L, 2050L, 2100L, 2150L, 2200L, 2250L, 2300L,
2350L, 2400L, 2500L, 2550L, 2600L, 2650L), profit = c(200L, 245L,
290L, 335L, 380L, 425L, 470L, 515L, 560L, 650L, 695L, 740L, 785L
)), .Names = c("id", "year", "sales", "profit"), row.names = c(NA,
13L), class = c("data.table", "data.frame"))
> mydata
id year sales profit
1 A 2000 2000 200
2 A 2001 2050 245
3 A 2002 2100 290
4 A 2003 2150 335
5 B 2000 2200 380
6 B 2001 2250 425
7 B 2002 2300 470
8 B 2003 2350 515
9 C 2000 2400 560
10 C 2002 2500 650
11 C 2003 2550 695
12 D 2000 2600 740
13 D 2001 2650 785
group_mean=mydata%>%group_by(id)%>%summarise(m=mean(profit))%>%arrange(desc(m))
> group_mean
# A tibble: 4 x 2
id m
<chr> <dbl>
1 D 762.5
2 C 635.0
3 B 447.5
4 A 267.5
请注意，在原始数据中，组的顺序是第一个＆＃34; A＆＃34;，第二个＆＃34; B＆＃34;第三个＆＃34; C＆＃34;等等。但是，按降序排列的组平均值显示＆＃34; D＆＃34;具有最大价值，那么＆＃34; C＆＃34;有第二大，然后是＆＃34; B＆＃34;最后＆＃34; A＆＃34;走到最后。这是我希望放置原始数据的顺序，结果如下所示。
> newdata
id year sales profit
1 D 2000 2600 740
2 D 2001 2650 785
3 C 2000 2400 560
4 C 2002 2500 650
5 C 2003 2550 695
6 B 2000 2200 380
7 B 2001 2250 425
8 B 2002 2300 470
9 B 2003 2350 515
10 A 2000 2000 200
11 A 2001 2050 245
12 A 2002 2100 290
13 A 2003 2150 335
你知道，在一个组内的排序保持不变，需要改变的是组的顺序。另一个问题是，如何根据2000年的销售数量完成类似的群体重新排序。 感谢您的时间和提前回答，如果我对R新手的回答有点简单，我将非常感激。
答案 0 :(得分：2)
如果您希望id拥有特定订单，请将其转换为级别按此顺序排列的因素。 reorder函数非常方便。然后按id列排序将生成您想要的订单。
对于你的情况：
mydata %>%
mutate(id = factor(id),
id = reorder(id, -profit, FUN = mean)) %>%
arrange(id)
# id year sales profit
# 1 D 2000 2600 740
# 2 D 2001 2650 785
# 3 C 2000 2400 560
# 4 C 2002 2500 650
# 5 C 2003 2550 695
# 6 B 2000 2200 380
# 7 B 2001 2250 425
# 8 B 2002 2300 470
# 9 B 2003 2350 515
# 10 A 2000 2000 200
# 11 A 2001 2050 245
# 12 A 2002 2100 290
# 13 A 2003 2150 335
将订单实际编码为因子级别是很好的，因为它将是图表的默认顺序。
要根据2000年的销售情况获得订单，我会得到该订单，然后明确应用它：
ord_2000 = mydata %>% filter(year == 2000) %>% group_by(id) %>%
summarize(sales = mean(sales)) %>%
arrange(-sales) %>% pull(id)
mydata = mutate(mydata, id = factor(id, levels = ord_2000))
或者，您仍然可以使用reorder，但首先按年份对数据进行排序，以便首先对2000进行排序，然后使用mean而不是使用head作为重新排序功能，拉开最高记录：
mydata %>% arrange(year) %>%
mutate(id = factor(id),
reorder(id, -sales, FUN = head, 1)) %>%
arrange(id)
答案 1 :(得分：0)
可能的解决方案是：
group_mean=mydata%>%group_by(id)%>%
summarise(m=mean(profit))%>%
arrange(desc(m)) %>% as.data.frame()
mydata %>% mutate(id=factor(id,levels = group_mean$id)) %>%
arrange(id)
答案 2 :(得分：0)
这是一个潜在的基础R解决方案
specific_order <- LETTERS[4:1]
mydata[unlist(sapply(specific_order, function(i) which(i == mydata$id))), ]
# id year sales profit
# 12 D 2000 2600 740
# 13 D 2001 2650 785
# 9 C 2000 2400 560
# 10 C 2002 2500 650
# 11 C 2003 2550 695
# 5 B 2000 2200 380
# 6 B 2001 2250 425
# 7 B 2002 2300 470
# 8 B 2003 2350 515
# 1 A 2000 2000 200
# 2 A 2001 2050 245
# 3 A 2002 2100 290
# 4 A 2003 2150 335
答案 3 :(得分：0)
如果我理解你的问题：
# If you want to sort in different way
arrange(mydata,desc(id),desc(sales))
# If you want to keep year == 2000 and sort your data :
arrange(mydata[mydata$year == 2000,],desc(id),desc(sales))
否则，您能提供预期输出的示例吗？
答案 4 :(得分：0)
要按组排序，请将变量从“m”更改为“id”
#include <string.h>
#include <stdio.h>
void fun(char *str, char *data, int start, int end, int idx, int depth)
{
if (idx == depth)
{
for (int j = 0; j < depth; j++)
printf("%c", data[j]);
printf("\n");
return;
}
for (int i = start; i <= end && end - i + 1 >= depth - idx; i++)
{
data[idx] = str[i];
fun(str, data, i + 1, end, idx + 1, depth);
}
}
int main()
{
char *str = "ABCD";
int i = 0;
while (i < strlen(str))
{
char data[i + 1];
fun(str, data, 0, strlen(str) - 1, 0, i + 1);
i++;
}
return (0);
}
重新排序原始数据：
mydata %>%
as_tibble() %>%
group_by(id) %>%
summarize(m = mean(profit)) %>%
arrange(id)