R recipes step_arrange 使用 dplyr 對行進行排序

step_arrange() 創建配方步驟的規範，該步驟將使用 dplyr::arrange() 對行進行排序。

用法

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

參數

recipe: 一個菜譜對象。該步驟將添加到此配方的操作序列中。
...: 逗號分隔的不帶引號的變量名稱列表。使用“desc()”按降序對變量進行排序。有關更多詳細信息，請參閱dplyr::arrange()。
role: 由於沒有創建新變量，因此此步驟未使用。
trained: 指示預處理數量是否已估計的邏輯。
inputs: ... 給出的值的引用。
skip: 一個合乎邏輯的。當bake() 烘焙食譜時是否應該跳過此步驟？雖然所有操作都是在 prep() 運行時烘焙的，但某些操作可能無法對新數據進行(例如處理結果變量)。使用skip = TRUE時應小心，因為它可能會影響後續操作的計算。
id: 該步驟特有的字符串，用於標識它。

值

recipe 的更新版本，將新步驟添加到任何現有操作的序列中。

細節

當定義新變量的表達式中引用用戶全局環境中的對象時，最好使用準引用(例如 !!! )將該對象的值嵌入到表達式中(以便在會議)。請參閱示例。

整理

當您 tidy() 此步驟時，將返回一個包含 terms 列的 tibble，其中包含排序變量或表達式。表達式是文本表示，不可解析。

箱重

底層操作不允許使用案例權重。

也可以看看

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

其他 dplyr 步驟：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

源代碼：R/arrange.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Max Kuhn等大神的英文原創作品 Sort rows using dplyr。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。