我们现在将使用arrange()函数对我们的数据框进行多变量排序。这些属性应该用一列来分隔给函数。例如,在给定的例子中,数据框架是按工资列的降序和产品列的升序排序的。我们将使用%运算符来比较要以降序排序的数据。示例: 使用多个变量对数据框进行排序library(dplyr) # Creating dataframe gfg = data.frame(Customers ...
mydata[order(mydata$value,decreasing=T),] #根据value降序排列 以上这种方式通过基于数据框自身的规则,完成了排序工作(实际上是一种布尔索引),但是不够优雅,写了繁琐的变量名,而且只能根据一个字段来排序。 数据框排序-arrange arrange函数的存在实在是R语言排序大杀器。 library(dplyr) mydata%>%plyr::arrange...
F. sort the dataframe arrange(de_test,logFC)#default is descending order gene_id logFC pvalue FDR 1 gene4 -3.0 0.002 0.0030 2 gene5 -0.4 0.004 0.0048 3 gene2 1.0 0.300 0.3800 4 gene3 2.0 0.002 0.0025 5 gene1 3.0 0.010 0.0300arrange(de_test,desc(logFC))#ascending order gene_id lo...
orderBy( ~ -z + b, data = dat) ## doBy plyr::arrange(dat, desc(z), b) ## plyr arrange(dat, desc(z), b) ## dplyr sort(dat, f = ~ -z + b) ## taRifx dat[with(dat, order(-z, b)), ] ## base R # convert to data.table, by reference setDT(dat) dat[order(-z,...
data1%>%group_by(user_no)%>%mutate(nth_date=nth(buy_date,2,order_by=buy_date))%>%arrange(user_no,buy_date) 总结 本文介绍了R语言中的偏移窗口函数,在处理“错位“数据的时候可以使用偏移窗口函数,例如计算同比、环比、第一次消费时间、最近一次消费时间、每次消费时间间隔等。
ggparsort.val="asc",# Sort the value in ascending ordersort.by.groups=FALSE,# Don't sort inside each groupx.text.angle=90,# Rotate vertically x axis textsylab="MPG z-score",xlab=FALSE,legend.title="MPG Group") image legend.title对legend添加名称。
arrange [dplyr] – Order data frames and tibbles. attach – Give access to variables of a data.frame. attr – Return or set a specific attribute of a data object. attributes – Return or set all attributes of a data object. as.Date – Convert character strings to Date class. ...
之前说过,使用管道函数连接的语句执行顺序和书写顺序一致,上面语句可以理解为:1、使用group_by对指定的user_no字段分组;2、使用order_by函数对组内数据按照购买时间升序排列编码,增加一个新字段;3、使用arrange对指定的字段user_no和buy_date排序。 2 min_rank函数 ...
# Arrange the plots on the same page ggarrange(density.p, stable.p, text.p, ncol = 1, nrow = 3, heights = c(1, 0.5, 0.3)) 注释table在图上 density.p <- ggdensity(iris, x = "Sepal.Length", fill = "Species", palette = "jco") ...
is.na(x) cumsum(after_first) >= 1 } df |> mutate(Date = mdy(Date)) |> arrange(PatientID, Date) |> filter(after_first_dose(Dose)) #> # A tibble: 5 × 4 #> PatientID Date Dose Creatinine #> <dbl> <date> <dbl> <dbl> #> 1 101 2023-03-08 1000 NA #...