我可以在dplyr中使用arange来订购组吗?

时间:2020-04-29 13:52:00

标签: r dplyr

我想对数据进行分组,然后排列表格,以便首先显示具有最高值的分组。例如。在mtcars数据集中,我想按汽缸数对汽车进行分组,然后排列表格,以便首先显示均值最高mpg的组

mtcars %>% group_by (cyl)  %>% arrange (desc(mean (mpg)))

这会产生错误:

Error: incorrect size (1) at position 1, expecting : 32

我问的原因是在将group_by()应用到整个组而不是单个行之后应用filter()。

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

执行此操作的一个好方法是将分组变量转换为factor,然后使用reorder(或forcats::fct_reorder)来控制级别的顺序。然后,您可以在该列旁边arrange。 (分组在reorder函数中是隐含的。)

library(dplyr)

mtcars %>%
  mutate(
    cyl = reorder(factor(cyl), -mpg) 
    # stats::reorder, built-in, uses mean by default
    # use -mpg to make it descending
  ) %>%
  arrange(cyl)

# alternately
library(forcats)
mtcars %>%
  mutate(
    cyl = fct_reorder(factor(cyl), mpg, .fun = mean, .desc = TRUE)
    # forcats::fct_reorder, uses median by default,
    # takes a .desc argument to make it descending
  ) %>%
  arrange(cyl)

像这样更改数据非常好,因为您指定的顺序将被其他功能记住并使用(例如ggplot中的顺序条或刻面)。

答案 1 :(得分:0)

也许这样?首先,按cyl分组,然后用mean(mpg)填充新列,然后可以根据需要进行排列,最后删除临时mean(mpg)列。

mtcars %>% 
  group_by(cyl) %>% 
  mutate(mean_mpg = mean(mpg)) %>%
  arrange(desc(mean_mpg)) %>%
  select(-mean_mpg)

#> # A tibble: 32 x 11
#> # Groups:   cyl [3]
#>      mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1  22.8     4 108      93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#>  2  24.4     4 147.     62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
#>  3  22.8     4 141.     95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
#>  4  32.4     4  78.7    66  4.08  2.2   19.5     1     1     4     1
#>  5  30.4     4  75.7    52  4.93  1.62  18.5     1     1     4     2
#>  6  33.9     4  71.1    65  4.22  1.84  19.9     1     1     4     1
#>  7  21.5     4 120.     97  3.7   2.46  20.0     1     0     3     1
#>  8  27.3     4  79      66  4.08  1.94  18.9     1     1     4     1
#>  9  26       4 120.     91  4.43  2.14  16.7     0     1     5     2
#> 10  30.4     4  95.1   113  3.77  1.51  16.9     1     1     5     2
#> # ... with 22 more rows