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
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
其他回答
或者，使用包扣减器
library(Deducer)
dd<- sortData(dd,c("z","b"),increasing= c(FALSE,TRUE))
假设您有一个data.frame a，并且希望使用名为x降序的列对其进行排序。调用排序后的数据。frame newdata
newdata <- A[order(-A$x),]
如果需要升序，请将“-”替换为空。你可以吃类似的东西
newdata <- A[order(-A$x, A$y, -A$z),]
其中x和z是data.frame A中的一些列。这意味着按照x降序、y升序和z降序对data.frameA进行排序。
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。
如果SQL是自然生成的，sqldf包将按照Codd的意图处理ORDERBY。
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
## (...)
