En el análisis de datos puede clasificar sus datos de acuerdo con determinadas variables del conjunto de datos. En R, podemos usar la ayuda del comando de función (). En R, podemos ordenar fácilmente un vector variable continua o una variable factorial. Los detalles se pueden arreglar subiendo o bajando pedido.
Sintaxis:
sort(x, decreasing = FALSE, na.last = TRUE):
Argumento:
- X: Un vector que contiene una variable continua o una variable factorial.
- decreciente: Orden de clasificación del método de clasificación. De forma predeterminada, la reducción se establece en «FALSE».
- último: Indica si el valor de «NA» debe agregarse en último lugar.
Ejemplo 1
Por ejemplo, podemos crear un marco de datos tibble y ordenar una o más variables. Un marco de datos tibble es un nuevo enfoque para un marco de datos. Mejora la sintaxis del marco de datos y evita el frustrante formato del tipo de datos, especialmente para el carácter como factor. Crear un marco de datos manualmente también es una forma conveniente, que es nuestro objetivo aquí. Para obtener más información sobre tibble, consulte la viñeta: https://cran.r-project.org/web/packages/tibble/vignettes/tibble.html
library(dplyr) set.seed(1234) data_frame <- tibble( c1 = rnorm(50, 5, 1.5), c2 = rnorm(50, 5, 1.5), c3 = rnorm(50, 5, 1.5), c4 = rnorm(50, 5, 1.5), c5 = rnorm(50, 5, 1.5) ) # Sort by c1 df <-data_frame[order(data_frame$c1),] head(df)
Producción:
# A tibble: 6 x 5 ## c1 c2 c3 c4 c5 ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 1.481453 3.477557 4.246283 3.686611 6.0511003 ## 2 1.729941 5.824996 4.525823 6.753663 0.1502718 ## 3 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.4787404 ## 4 2.827693 4.769902 5.120089 3.743626 4.0103449 ## 5 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.6176880 ## 6 3.122021 6.317305 5.413840 3.551145 5.6067027
Ejemplo 2
# Sort by c3 and c4 df <-data_frame[order(data_frame$c3, data_frame$c4),] head(df)
Producción:
# A tibble: 6 x 5 ## c1 c2 c3 c4 c5 ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 2.988510 4.395902 2.077631 4.236894 4.617688 ## 2 2.556360 6.275348 2.524849 6.368483 5.478740 ## 3 3.464516 3.914627 2.730068 9.565649 6.016123 ## 4 4.233486 3.292088 3.133568 7.517309 4.772395 ## 5 3.935840 2.941547 3.242078 6.464048 3.599745 ## 6 3.835619 4.947859 3.335349 4.378370 7.240240
Ejemplo 3
# Sort by c3(descending) and c4(acending) df <-data_frame[order(-data_frame$c3, data_frame$c4),] head(df)
Producción:
# A tibble: 6 x 5 ## c1 c2 c3 c4 c5 ## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 4.339178 4.450214 8.087243 4.5010140 8.410225 ## 2 3.959420 8.105406 7.736312 7.1168936 5.431565 ## 3 3.339023 3.298088 7.494285 5.9303153 7.035912 ## 4 3.397036 5.382794 7.092722 0.7163620 5.620098 ## 5 6.653446 4.733315 6.520536 0.9016707 4.513410 ## 6 4.558559 4.712609 6.380086 6.0562703 5.044277