R recipes step_arrange 使用 dplyr 对行进行排序

step_arrange() 创建配方步骤的规范，该步骤将使用 dplyr::arrange() 对行进行排序。

用法

step_arrange(
  recipe,
  ...,
  role = NA,
  trained = FALSE,
  inputs = NULL,
  skip = FALSE,
  id = rand_id("arrange")
)

参数

recipe: 一个菜谱对象。该步骤将添加到此配方的操作序列中。
...: 逗号分隔的不带引号的变量名称列表。使用“desc()”按降序对变量进行排序。有关更多详细信息，请参阅dplyr::arrange()。
role: 由于没有创建新变量，因此此步骤未使用。
trained: 指示预处理数量是否已估计的逻辑。
inputs: ... 给出的值的引用。
skip: 一个合乎逻辑的。当bake() 烘焙食谱时是否应该跳过此步骤？虽然所有操作都是在 prep() 运行时烘焙的，但某些操作可能无法对新数据进行(例如处理结果变量)。使用skip = TRUE时应小心，因为它可能会影响后续操作的计算。
id: 该步骤特有的字符串，用于标识它。

值

recipe 的更新版本，将新步骤添加到任何现有操作的序列中。

细节

当定义新变量的表达式中引用用户全局环境中的对象时，最好使用准引用(例如 !!! )将该对象的值嵌入到表达式中(以便在会议)。请参阅示例。

整理

当您 tidy() 此步骤时，将返回一个包含 terms 列的 tibble，其中包含排序变量或表达式。表达式是文本表示，不可解析。

箱重

底层操作不允许使用案例权重。

也可以看看

其他行操作步骤：step_filter()、step_impute_roll()、step_lag()、step_naomit()、step_sample()、step_shuffle()、step_slice()

其他 dplyr 步骤：step_filter() , step_mutate_at() , step_mutate() , step_rename_at() , step_rename() , step_sample() , step_select() , step_slice()

例子

rec <- recipe(~., data = iris) %>%
  step_arrange(desc(Sepal.Length), 1 / Petal.Length)

prepped <- prep(rec, training = iris %>% slice(1:75))
tidy(prepped, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   terms              id           
#>   <chr>              <chr>        
#> 1 desc(Sepal.Length) arrange_gEmbM
#> 2 1/Petal.Length     arrange_gEmbM

library(dplyr)

dplyr_train <-
  iris %>%
  as_tibble() %>%
  slice(1:75) %>%
  dplyr::arrange(desc(Sepal.Length), 1 / Petal.Length)

rec_train <- bake(prepped, new_data = NULL)
all.equal(dplyr_train, rec_train)
#> [1] TRUE

dplyr_test <-
  iris %>%
  as_tibble() %>%
  slice(76:150) %>%
  dplyr::arrange(desc(Sepal.Length), 1 / Petal.Length)
rec_test <- bake(prepped, iris %>% slice(76:150))
all.equal(dplyr_test, rec_test)
#> [1] TRUE

# When you have variables/expressions, you can create a
# list of symbols with `rlang::syms()`` and splice them in
# the call with `!!!`. See https://tidyeval.tidyverse.org

sort_vars <- c("Sepal.Length", "Petal.Length")

qq_rec <-
  recipe(~., data = iris) %>%
  # Embed the `values` object in the call using !!!
  step_arrange(!!!syms(sort_vars)) %>%
  prep(training = iris)

tidy(qq_rec, number = 1)
#> # A tibble: 2 × 2
#>   terms        id           
#>   <chr>        <chr>        
#> 1 Sepal.Length arrange_WSW2K
#> 2 Petal.Length arrange_WSW2K

源代码：R/arrange.R

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Max Kuhn等大神的英文原创作品 Sort rows using dplyr。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。