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
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
其他回答
或者您可以使用包doBy
library(doBy)
dd <- orderBy(~-z+b, data=dd)
我通过下面的例子了解了秩序，这让我困惑了很长一段时间：
set.seed(1234)
ID = 1:10
Age = round(rnorm(10, 50, 1))
diag = c("Depression", "Bipolar")
Diagnosis = sample(diag, 10, replace=TRUE)
data = data.frame(ID, Age, Diagnosis)
databyAge = data[order(Age),]
databyAge
此示例之所以有效，唯一的原因是顺序是按向量Age排序，而不是按数据帧数据中名为Age的列排序。
要看到这一点，请使用read.table创建一个完全相同的数据帧，列名称略有不同，并且不使用任何上述向量：
my.data <- read.table(text = '
id age diagnosis
1 49 Depression
2 50 Depression
3 51 Depression
4 48 Depression
5 50 Depression
6 51 Bipolar
7 49 Bipolar
8 49 Bipolar
9 49 Bipolar
10 49 Depression
', header = TRUE)
由于没有名为age的向量，上述order的行结构不再有效：
databyage = my.data[order(age),]
以下行之所以有效，是因为顺序根据my.data中的列年龄排序。
databyage = my.data[order(my.data$age),]
我认为这是值得张贴的，因为我被这个例子迷惑了这么久。如果这个帖子不适合这个线程，我可以删除它。
编辑：2014年5月13日
下面是按每列对数据帧进行排序而不指定列名的通用方法。下面的代码显示了如何从左到右或从右到左排序。如果每一列都是数字，这将起作用。我没有尝试添加字符列。
一两个月前，我在另一个网站的一篇旧帖子中找到了do.call代码，但这是经过广泛而艰难的搜索之后才发现的。我不确定我现在能不能重新安置那个职位。目前的线程是在R中订购data.frame的第一个热门线程。因此，我认为我的原始do.call代码的扩展版本可能有用。
set.seed(1234)
v1 <- c(0,0,0,0, 0,0,0,0, 1,1,1,1, 1,1,1,1)
v2 <- c(0,0,0,0, 1,1,1,1, 0,0,0,0, 1,1,1,1)
v3 <- c(0,0,1,1, 0,0,1,1, 0,0,1,1, 0,0,1,1)
v4 <- c(0,1,0,1, 0,1,0,1, 0,1,0,1, 0,1,0,1)
df.1 <- data.frame(v1, v2, v3, v4)
df.1
rdf.1 <- df.1[sample(nrow(df.1), nrow(df.1), replace = FALSE),]
rdf.1
order.rdf.1 <- rdf.1[do.call(order, as.list(rdf.1)),]
order.rdf.1
order.rdf.2 <- rdf.1[do.call(order, rev(as.list(rdf.1))),]
order.rdf.2
rdf.3 <- data.frame(rdf.1$v2, rdf.1$v4, rdf.1$v3, rdf.1$v1)
rdf.3
order.rdf.3 <- rdf.1[do.call(order, as.list(rdf.3)),]
order.rdf.3
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
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
dplyr中的arrange（）是我最喜欢的选项。使用管道操作员，从最不重要的方面转到最重要的方面
dd1 <- dd %>%
arrange(z) %>%
arrange(desc(x))
