参数
- .data
-
一个
lazy_dt()
。 - ...
-
<
data-masking
> 变量,或变量的函数。使用desc()
按降序对变量进行排序。 - .by_group
-
如果
TRUE
,将首先按分组变量排序。仅适用于分组 DataFrame 。
例子
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
dt <- lazy_dt(mtcars)
dt %>% arrange(vs, cyl)
#> Source: local data table [32 x 11]
#> Call: `_DT1`[order(vs, cyl)]
#>
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 26 4 120. 91 4.43 2.14 16.7 0 1 5 2
#> 2 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4
#> 3 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4
#> 4 19.7 6 145 175 3.62 2.77 15.5 0 1 5 6
#> 5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2
#> 6 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4
#> # … with 26 more rows
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
dt %>% arrange(desc(vs), cyl)
#> Source: local data table [32 x 11]
#> Call: `_DT1`[order(-vs, cyl)]
#>
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1
#> 2 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2
#> 3 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2
#> 4 32.4 4 78.7 66 4.08 2.2 19.5 1 1 4 1
#> 5 30.4 4 75.7 52 4.93 1.62 18.5 1 1 4 2
#> 6 33.9 4 71.1 65 4.22 1.84 19.9 1 1 4 1
#> # … with 26 more rows
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
dt %>% arrange(across(mpg:disp))
#> Source: local data table [32 x 11]
#> Call: `_DT1`[order(mpg, cyl, disp)]
#>
#> mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 10.4 8 460 215 3 5.42 17.8 0 0 3 4
#> 2 10.4 8 472 205 2.93 5.25 18.0 0 0 3 4
#> 3 13.3 8 350 245 3.73 3.84 15.4 0 0 3 4
#> 4 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4
#> 5 14.7 8 440 230 3.23 5.34 17.4 0 0 3 4
#> 6 15 8 301 335 3.54 3.57 14.6 0 1 5 8
#> # … with 26 more rows
#>
#> # Use as.data.table()/as.data.frame()/as_tibble() to access results
相关用法
- R dtplyr lazy_dt 创建一个“惰性”data.table 以与 dplyr 动词一起使用
- R dtplyr group_modify.dtplyr_step 对每个组应用一个函数
- R dtplyr transmute.dtplyr_step 创建新列,删除旧列
- R dtplyr slice.dtplyr_step 使用行的位置对行进行子集化
- R dtplyr left_join.dtplyr_step 连接数据表
- R dtplyr fill.dtplyr_step 用上一个或下一个值填充缺失值
- R dtplyr filter.dtplyr_step 使用列值对行进行子集化
- R dtplyr mutate.dtplyr_step 创建和修改列
- R dtplyr distinct.dtplyr_step 子集不同/唯一行
- R dtplyr unite.dtplyr_step 通过将字符串粘贴在一起将多列合并为一列。
- R dtplyr nest.dtplyr_step 巢
- R dtplyr relocate.dtplyr_step 使用变量名称重新定位变量
- R dtplyr head.dtplyr_step 对第一行或最后一行进行子集化
- R dtplyr expand.dtplyr_step 扩展 DataFrame 以包含所有可能的值组合。
- R dtplyr group_by.dtplyr_step 分组和取消分组
- R dtplyr intersect.dtplyr_step 设置操作
- R dtplyr pivot_wider.dtplyr_step 将数据从长轴转向宽轴
- R dtplyr summarise.dtplyr_step 将每组汇总为一行
- R dtplyr count.dtplyr_step 按组计数观察值
- R dtplyr select.dtplyr_step 使用名称对列进行子集化
- R dtplyr drop_na.dtplyr_step 删除包含缺失值的行
- R dtplyr complete.dtplyr_step 完成缺少数据组合的 DataFrame
- R dtplyr collect.dtplyr_step 强制计算惰性 data.table
- R dtplyr separate.dtplyr_step 使用正则表达式或数字位置将字符列分成多列
- R dtplyr rename.dtplyr_step 使用名称重命名列
注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Arrange rows by column values。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。