• R排序sort、order、rank、arrange


    Ø sort

    sort(x, decreasing = FALSE, ...)

     

    ## Default S3 method:

    sort(x, decreasing = FALSE, na.last = NA, ...)

     

    sort.int(x, partial = NULL, na.last = NA, decreasing = FALSE,

             method = c("shell", "quick"), index.return = FALSE)

     

    is.unsorted(x, na.rm = FALSE, strictly = FALSE)

     

     

    > x<-c(12,9,5,7,15,NA,7,8,NA,13)

    > sort(x,na.last = TRUE)

     [1]  5  7  7  8  9 12 13 15 NA NA

    > sort(x,na.last = FALSE)

     [1] NA NA  5  7  7  8  9 12 13 15

    > sort(x,na.last = NA)

    [1]  5  7  7  8  9 12 13 15

     

    Ø order

    order(..., na.last = TRUE, decreasing = FALSE)  位置索引

    > d<-data.frame(x=c(13,45,13,45,13),y=c(3,1,2,2,3),t=c(56,7,68,3,1))

    > d[ order( d$x,d$y ), ]  x升序,y升序

       x y  t

    3 13 2 68

    1 13 3 56

    5 13 3  1

    2 45 1  7

    4 45 2  3

    > d[ order( -d$x,d$y ), ]  x降序,y升序

       x y  t

    2 45 1  7

    4 45 2  3

    3 13 2 68

    1 13 3 56

    5 13 3  1

     

    Ø rank

    rank(x, na.last = TRUE,

         ties.method = c("average", "first", "random", "max", "min"))

    > x<-c(12, 5, 7, 15, NA, 7, 12)

    > sort(x,na.last = TRUE)

    [1]     5   7  7   12  12  15  NA

    > rank(x,na.last = TRUE)  位置索引

    [1]    4.5 1  2.5  6   7  2.5 4.5

     

    Ø arrange

    > head(arrange(mtcars, cyl, disp))  多个关键字排序

       mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb

    1 33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1

    2 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2

    3 32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1

    4 27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1

    5 30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2

    6 22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1

    > head(arrange(mtcars, cyl, desc(disp)))

       mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb

    1 24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2

    2 22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2

    3 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

    4 26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2

    5 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1

    6 22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1

     

  • 相关阅读:
    基于 bootstrap html 响应式 布局
    柱状图 线状图 填写数据
    代码 比较工具 在线
    WEB框架之Flask
    测试学习方向
    软件测试的定义及其分类
    新博客人
    实现人脸识别性别之路---制作训练集中使用到的函数
    实现人脸识别性别之路---制作自己的训练集并读取
    实现人脸识别性别之路---opencv
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/wwxbi/p/6087361.html
Copyright © 2020-2023  润新知