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
Dirk的回答很好，但如果您需要排序来持久化，您需要将排序应用回数据帧的名称。使用示例代码：
dd <- dd[with(dd, order(-z, b)), ]
其他回答
或者您可以使用包doBy
library(doBy)
dd <- orderBy(~-z+b, data=dd)
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。
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
当我想自动化n列的排序过程时，我正在与上述解决方案作斗争，因为每一列的列名都可能不同。我从psych包中找到了一个非常有用的功能，可以直接实现这一点：
dfOrder(myDf, columnIndices)
其中columnIndex是一个或多个列的索引，按要对其排序的顺序排列。此处提供更多信息：
“psych”包中的dfOrder函数
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
