我想按多列对数据帧进行排序。例如，对于下面的数据帧，我希望按列“z”（降序）排序，然后按列“b”（升序）排序：
dd <- data.frame(b = factor(c("Hi", "Med", "Hi", "Low"),
levels = c("Low", "Med", "Hi"), ordered = TRUE),
x = c("A", "D", "A", "C"), y = c(8, 3, 9, 9),
z = c(1, 1, 1, 2))
dd
b x y z
1 Hi A 8 1
2 Med D 3 1
3 Hi A 9 1
4 Low C 9 2
当前回答
另一种选择是使用rgr包：
> library(rgr)
> gx.sort.df(dd, ~ -z+b)
b x y z
4 Low C 9 2
2 Med D 3 1
1 Hi A 8 1
3 Hi A 9 1
其他回答
就像很久以前的机械卡片分拣机一样，首先按最不重要的键排序，然后按下一个最重要的键进行排序。不需要库，可以使用任意数量的键以及任意组合的升序和降序键。
dd <- dd[order(dd$b, decreasing = FALSE),]
现在我们准备好做最重要的关键。这一类是稳定的，最重要的密钥中的任何联系都已经解决。
dd <- dd[order(dd$z, decreasing = TRUE),]
这可能不是最快的，但它确实简单可靠
有了凯文·赖特（Kevin Wright）在R维基的提示部分发布的这个（非常有用的）功能，这很容易实现。
sort(dd,by = ~ -z + b)
# b x y z
# 4 Low C 9 2
# 2 Med D 3 1
# 1 Hi A 8 1
# 3 Hi A 9 1
您可以直接使用order（）函数，而无需使用附加工具——请参阅这个更简单的答案，它使用了示例（order）代码顶部的技巧：
R> dd[with(dd, order(-z, b)), ]
b x y z
4 Low C 9 2
2 Med D 3 1
1 Hi A 8 1
3 Hi A 9 1
两年多后编辑：只是被问到如何按列索引进行编辑。答案是简单地将所需的排序列传递给order（）函数：
R> dd[order(-dd[,4], dd[,1]), ]
b x y z
4 Low C 9 2
2 Med D 3 1
1 Hi A 8 1
3 Hi A 9 1
R>
而不是使用列的名称（使用with（）可以更方便/更直接地访问）。
针对OP中添加的关于如何以编程方式排序的注释：
使用dplyr和data.table
library(dplyr)
library(data.table)
dplyr公司
只需使用arrange_，这是arrange的标准评估版本。
df1 <- tbl_df(iris)
#using strings or formula
arrange_(df1, c('Petal.Length', 'Petal.Width'))
arrange_(df1, ~Petal.Length, ~Petal.Width)
Source: local data frame [150 x 5]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
(dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (fctr)
1 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
2 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
3 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
4 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
5 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
7 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
8 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
9 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
10 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
.. ... ... ... ... ...
#Or using a variable
sortBy <- c('Petal.Length', 'Petal.Width')
arrange_(df1, .dots = sortBy)
Source: local data frame [150 x 5]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
(dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (fctr)
1 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
2 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
3 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
4 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
5 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
6 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
7 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
8 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa
9 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
10 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
.. ... ... ... ... ...
#Doing the same operation except sorting Petal.Length in descending order
sortByDesc <- c('desc(Petal.Length)', 'Petal.Width')
arrange_(df1, .dots = sortByDesc)
更多信息请点击此处：https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/nse.html
最好使用公式，因为它还可以捕获环境来计算表达式
数据表
dt1 <- data.table(iris) #not really required, as you can work directly on your data.frame
sortBy <- c('Petal.Length', 'Petal.Width')
sortType <- c(-1, 1)
setorderv(dt1, sortBy, sortType)
dt1
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1: 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
2: 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
3: 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
4: 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
5: 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
---
146: 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
147: 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
148: 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
149: 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
150: 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
您的选择
从基础订购从dplyr安排data.table中的setorder和setorderv从plyer安排从taRifx排序orderBy来自doBy从推断器中排序数据
大多数时候，您应该使用dplyr或data.table解决方案，除非没有依赖关系很重要，在这种情况下使用base:：order。
我最近将sort.data.frame添加到CRAN包中，使其类兼容，如下所述：为sort.data.frame创建通用/方法一致性的最佳方法？
因此，给定data.frame dd，可以按如下方式排序：
dd <- data.frame(b = factor(c("Hi", "Med", "Hi", "Low"),
levels = c("Low", "Med", "Hi"), ordered = TRUE),
x = c("A", "D", "A", "C"), y = c(8, 3, 9, 9),
z = c(1, 1, 1, 2))
library(taRifx)
sort(dd, f= ~ -z + b )
如果您是该函数的原始作者之一，请与我联系。关于公共域的讨论如下：https://chat.stackoverflow.com/transcript/message/1094290#1094290
您还可以使用plyr中的arrange（）函数，正如Hadley在上面的线程中指出的那样：
library(plyr)
arrange(dd,desc(z),b)
基准测试：注意，我在一个新的R会话中加载了每个包，因为有很多冲突。特别是，加载doBy包会导致排序返回“以下对象从‘x（位置17）’屏蔽：b，x，y，z”，并且加载演绎器包会覆盖Kevin Wright或taRifx包的sort.data.frame。
#Load each time
dd <- data.frame(b = factor(c("Hi", "Med", "Hi", "Low"),
levels = c("Low", "Med", "Hi"), ordered = TRUE),
x = c("A", "D", "A", "C"), y = c(8, 3, 9, 9),
z = c(1, 1, 1, 2))
library(microbenchmark)
# Reload R between benchmarks
microbenchmark(dd[with(dd, order(-z, b)), ] ,
dd[order(-dd$z, dd$b),],
times=1000
)
中值时间：
dd[带（dd，顺序（-z，b）），]778
dd[订单（-dd$z，dd$b），]788
library(taRifx)
microbenchmark(sort(dd, f= ~-z+b ),times=1000)
中位时间：1567
library(plyr)
microbenchmark(arrange(dd,desc(z),b),times=1000)
中位时间：862
library(doBy)
microbenchmark(orderBy(~-z+b, data=dd),times=1000)
中位时间：1694
注意，doBy需要很长时间来加载包。
library(Deducer)
microbenchmark(sortData(dd,c("z","b"),increasing= c(FALSE,TRUE)),times=1000)
无法使扣减器加载。需要JGR控制台。
esort <- function(x, sortvar, ...) {
attach(x)
x <- x[with(x,order(sortvar,...)),]
return(x)
detach(x)
}
microbenchmark(esort(dd, -z, b),times=1000)
由于连接/分离，似乎与微基准测试不兼容。
m <- microbenchmark(
arrange(dd,desc(z),b),
sort(dd, f= ~-z+b ),
dd[with(dd, order(-z, b)), ] ,
dd[order(-dd$z, dd$b),],
times=1000
)
uq <- function(x) { fivenum(x)[4]}
lq <- function(x) { fivenum(x)[2]}
y_min <- 0 # min(by(m$time,m$expr,lq))
y_max <- max(by(m$time,m$expr,uq)) * 1.05
p <- ggplot(m,aes(x=expr,y=time)) + coord_cartesian(ylim = c( y_min , y_max ))
p + stat_summary(fun.y=median,fun.ymin = lq, fun.ymax = uq, aes(fill=expr))
（线从下四分位延伸到上四分位，点是中间值）
考虑到这些结果，并权衡了简单性与速度，我不得不同意在plyer包中进行安排。它有一个简单的语法，但它的速度几乎和基本的R命令一样快，而且具有复杂的机制。典型的杰出哈德利·威克姆作品。我唯一的不满是它打破了按排序（对象）调用排序对象的标准R命名法，但我理解哈德利之所以这样做，是因为上面所讨论的问题。
