R语言 arrange desc 自定义排序 r语言如何排序 数据排序 1、sort(),rank(),order()函数 在R中,和排序相关的函数主要有三个:sort(),rank(),order()。 下面以一小段R代码来举例说明: 1. x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67) 2. sort(x) 3. [1] 32 67 74 85 93 97 99 100 4. order(x) #...
通常,arrange函数可以接受一个参数来指定是按照升序还是降序进行排序。如果要对数据进行降序排序,可以在arrange函数中指定降序参数。例如,在R语言中,可以使用dplyr包的arrange函数来对数据框中的变量进行排序。要进行降序排序,可以在arrange函数中使用desc()函数来指定降序排列。在Python的pandas库中,可以使用sort_values...
df <- tibble(x=c(5,2,NA)) arrange(df,desc(x)) #运行后: # A tibble: 3 x 1 x <dbl> 1 5 2 2 3 NA 问题:如何用is.na()函数将NA排在前面?参考前一篇文章中关于缺失值的说明,好好思考。 错误举例: df <- tibble(x=c(2,5,is.na(x))) arrange(df,desc(x)) 正确代码: df <...
如何实现“r语言arrangedesc” 作为一名经验丰富的开发者,我将教给你如何使用R语言中的`arrange`函数进行降序排列。下面是整个实现过程的步骤: | 步骤 | 功能 | 代码 | | --- | --- | --- | | 1 | 加载所需包 | `library(dplyr)` | | 2 | 创建数据集 | `data 数据集...
使用desc()按行降序 arrange(flights,desc(arr_delay))# A tibble: 336,776 x 19year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay<int><int><int><int><int><dbl><int><int><dbl>1201319641900130112421530127222013615143219351137160721201127320131101121163511261239181011094201392...
arrange(flights,desc(dep_delay))#运行后:# A tibble: 336,776 x 19year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time<int><int><int><int><int><dbl><int>120131964190013011242220136151432193511371607320131101121163511261239420139201139184510141457520137228451600100510446201341011001900960134272013317232181091113582013...
`arrange()`函数的主要用途是改变行的排列顺序，让数据集根据特定列的值重新排序。若需按照某列的值进行降序排列，可以结合`desc()`函数使用。缺失值在`arrange()`排序中总是被置于最后。当降序排序时，缺失值同样被放置在序列末尾。对于如何将`NA`值置于排列序列的最前，参考前文关于缺失值的说明，...
所以desc(is.na(dep_time))先排NA在前面,再把不含NA按dep_time排序。 参数是列的表达式,则按表达式取值排序。 如: flights %>%arrange(dep_delay**2) #按dep_delay的平方(绝对值)排序 flights %>% arrange(desc(arr_delay+dep_delay)) 按 arr_delay+dep_delay的加和值 降序排列。
df %>% arrange(assists) player points assists 1 A 12 3 2 B 14 5 3 C 14 7 4 D 15 8 5 G 29 9 6 E 20 14 7 F 18 NA df %>% arrange(desc(assists)) player points assists 1 E 20 14 2 G 29 9 3 D 15 8 4 C 14 7 5 B 14 5 6 A 12 3 7 F 18 NA ...
使用desc()函数可以指定降序排序。例如,根据age进行降序排序: R df_sorted_by_age_desc <- arrange(df, desc(age)) print(df_sorted_by_age_desc) 同样地,你也可以在多个变量的情况下混合使用升序和降序。例如,先按age降序排序,再按name升序排序:...