德克的回答很好。它还强调了用于索引data.frames和data.tables的语法的一个关键区别：

## The data.frame way
dd[with(dd, order(-z, b)), ]

## The data.table way: (7 fewer characters, but that's not the important bit)
dd[order(-z, b)]

这两个调用之间的差异很小，但可能会产生重要的后果。特别是如果您编写生产代码和/或关注研究中的正确性，最好避免不必要的重复变量名。数据表帮助您做到这一点。

下面是一个重复变量名称可能会给您带来麻烦的示例：

让我们从Dirk的答案中改变上下文，并说这是一个更大项目的一部分，其中有很多对象名称，它们很长，很有意义；而不是dd，它被称为季度报告。它变成：

quarterlyreport[with(quarterlyreport,order(-z,b)),]

好的，好的。这没什么错。接下来，你的老板要求你在报告中包括上一季度的报告。你通过代码，在不同的地方添加一个对象最后一个季度报告，不知怎么的（到底是怎么回事？）你最终得到了这样的结果：

quarterlyreport[with(lastquarterlyreport,order(-z,b)),]

这不是你的意思，但你没有发现它，因为你做得很快，而且它位于一个类似代码的页面上。代码不会出错（没有警告和错误），因为R认为这就是你的意思。你希望无论谁读你的报告都能发现，但也许他们没有。如果您经常使用编程语言，那么这种情况可能非常熟悉。你会说这是个“错别字”。我会纠正你对老板说的“错别字”。

在data.table中，我们关注像这样的微小细节。因此，我们做了一些简单的操作，以避免两次键入变量名。非常简单的事情。我已经在dd的框架内自动评估了。你根本不需要with（）。

而不是

dd[with(dd, order(-z, b)), ]

只是

dd[order(-z, b)]

而不是

quarterlyreport[with(lastquarterlyreport,order(-z,b)),]

只是

quarterlyreport[order(-z,b)]

这是一个很小的区别，但也许有一天它会拯救你的脖子。在权衡这个问题的不同答案时，考虑将变量名称的重复次数作为决定的标准之一。有些答案有相当多的重复，其他答案没有。

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。

德克的回答很好。它还强调了用于索引data.frames和data.tables的语法的一个关键区别：

## The data.frame way
dd[with(dd, order(-z, b)), ]

## The data.table way: (7 fewer characters, but that's not the important bit)
dd[order(-z, b)]

这两个调用之间的差异很小，但可能会产生重要的后果。特别是如果您编写生产代码和/或关注研究中的正确性，最好避免不必要的重复变量名。数据表帮助您做到这一点。

下面是一个重复变量名称可能会给您带来麻烦的示例：

让我们从Dirk的答案中改变上下文，并说这是一个更大项目的一部分，其中有很多对象名称，它们很长，很有意义；而不是dd，它被称为季度报告。它变成：

quarterlyreport[with(quarterlyreport,order(-z,b)),]

好的，好的。这没什么错。接下来，你的老板要求你在报告中包括上一季度的报告。你通过代码，在不同的地方添加一个对象最后一个季度报告，不知怎么的（到底是怎么回事？）你最终得到了这样的结果：

quarterlyreport[with(lastquarterlyreport,order(-z,b)),]

这不是你的意思，但你没有发现它，因为你做得很快，而且它位于一个类似代码的页面上。代码不会出错（没有警告和错误），因为R认为这就是你的意思。你希望无论谁读你的报告都能发现，但也许他们没有。如果您经常使用编程语言，那么这种情况可能非常熟悉。你会说这是个“错别字”。我会纠正你对老板说的“错别字”。

在data.table中，我们关注像这样的微小细节。因此，我们做了一些简单的操作，以避免两次键入变量名。非常简单的事情。我已经在dd的框架内自动评估了。你根本不需要with（）。

而不是

dd[with(dd, order(-z, b)), ]

只是

dd[order(-z, b)]

而不是

quarterlyreport[with(lastquarterlyreport,order(-z,b)),]

只是

quarterlyreport[order(-z,b)]

这是一个很小的区别，但也许有一天它会拯救你的脖子。在权衡这个问题的不同答案时，考虑将变量名称的重复次数作为决定的标准之一。有些答案有相当多的重复，其他答案没有。

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）。

为了完整起见，由于没有太多关于按列编号排序的内容。。。可以肯定的是，这通常是不可取的（因为列的顺序可能会改变，为错误铺平道路），但在某些特定情况下（例如，当您需要快速完成工作，并且没有列改变顺序的风险），这可能是最明智的做法，尤其是在处理大量列时。

在这种情况下，do.call（）来拯救：

ind <- do.call(what = "order", args = iris[,c(5,1,2,3)])
iris[ind, ]

##        Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
##    14           4.3         3.0          1.1         0.1     setosa
##    9            4.4         2.9          1.4         0.2     setosa
##    39           4.4         3.0          1.3         0.2     setosa
##    43           4.4         3.2          1.3         0.2     setosa
##    42           4.5         2.3          1.3         0.3     setosa
##    4            4.6         3.1          1.5         0.2     setosa
##    48           4.6         3.2          1.4         0.2     setosa
##    7            4.6         3.4          1.4         0.3     setosa
##    (...)

这里有很多很好的答案，但dplyr提供了我唯一能快速、容易记住的语法（因此现在经常使用）：

library(dplyr)
# sort mtcars by mpg, ascending... use desc(mpg) for descending
arrange(mtcars, mpg)
# sort mtcars first by mpg, then by cyl, then by wt)
arrange(mtcars , mpg, cyl, wt)

对于OP的问题：

arrange(dd, desc(z),  b)

    b x y z
1 Low C 9 2
2 Med D 3 1
3  Hi A 8 1
4  Hi A 9 1