Sort (order) data frame rows by multiple columns
技术背景
在数据处理过程中,经常需要对数据框(data frame)的行按照多个列进行排序。R语言提供了多种方法来实现这一需求,不同方法在语法复杂度、性能和适用场景上有所不同。
实现步骤
1. 使用 base 包的 order() 函数
可以直接使用 order()
函数,通过指定排序的列和排序顺序来对数据框进行排序。
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| dd <- data.frame(b = factor(c("Hi", "Med", "Hi", "Low"), levels = c("Low", "Med", "Hi"), ordered = TRUE), x = c("A", "D", "A", "C"), y = c(8, 3, 9, 9), z = c(1, 1, 1, 2))
dd[with(dd, order(-z, b)), ]
dd[order(-dd[,4], dd[,1]), ]
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2. 使用 dplyr 包的 arrange() 函数
dplyr
包的 arrange()
函数提供了简洁的语法来对数据框进行排序。
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| library(dplyr) arrange(dd, desc(z), b)
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3. 使用 data.table 包的 setorder() 和 setorderv() 函数
data.table
包提供了高效的排序功能,特别是 setorder()
函数可以通过引用(in-place)的方式对数据框进行排序,节省内存。
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| library(data.table) setDT(dd)
setorder(dd, -z, b)
sortBy <- c('Petal.Length', 'Petal.Width') sortType <- c(-1, 1) setorderv(dd, sortBy, sortType)
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4. 使用 plyr 包的 arrange() 函数
plyr
包的 arrange()
函数也可以用于对数据框进行排序。
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| library(plyr) arrange(dd, desc(z), b)
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5. 使用 taRifx 包的 sort() 函数
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| library(taRifx) sort(dd, f= ~ -z + b )
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6. 使用 doBy 包的 orderBy() 函数
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| library(doBy) orderBy(~-z+b, data=dd)
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7. 使用 Deducer 包的 sortData() 函数
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| library(Deducer) sortData(dd,c("z","b"),increasing= c(FALSE,TRUE))
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8. 自定义排序函数
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| esort <- function(x, sortvar, ...) { attach(x) x <- x[with(x,order(sortvar,...)),] return(x) detach(x) } esort(dd, -z, b)
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9. R 4.4.0 新函数 sort_by()
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| dd |> sort_by(~ list(-z, b)) sort_by(dd, list(-dd$z, dd$b))
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10. 使用 BBmisc 包的 sortByCol() 函数
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| library(BBmisc) sortByCol(dd, c("z", "b"), asc = c(FALSE, TRUE))
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11. 按列索引排序
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| ind <- do.call(what = "order", args = iris[,c(5,1,2,3)]) iris[ind, ]
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12. 分步排序
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| dd <- dd[order(dd$b, decreasing = FALSE),] dd <- dd[order(dd$z, decreasing = TRUE),]
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核心代码
以下是几种常用方法的核心代码示例:
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| dd[with(dd, order(-z, b)), ]
library(dplyr) arrange(dd, desc(z), b)
library(data.table) setDT(dd) setorder(dd, -z, b)
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最佳实践
根据性能测试结果,data.table
包的 setorder()
函数在处理大数据时速度最快且内存使用效率最高。如果追求简洁的语法,dplyr
包的 arrange()
函数是不错的选择。在不需要额外依赖包的情况下,使用 base 包的 order()
函数也能满足基本需求。
常见问题
1. 性能问题
不同的排序方法在处理大数据时性能差异较大。可以使用 microbenchmark
包对不同方法进行性能测试,选择最适合的方法。
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| library(microbenchmark) m <- microbenchmark( arrange(dd,desc(z),b), sort(dd, f= ~-z+b ), dd[with(dd, order(-z, b)), ], dd[order(-dd$z, dd$b),], times=1000 )
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2. 与 microbenchmark
不兼容问题
部分自定义函数(如使用 attach()
和 detach()
的函数)可能与 microbenchmark
不兼容,需要注意。
3. 动态排序问题
当需要动态指定排序的列和排序顺序时,可以使用 dplyr
的 arrange_()
函数和 data.table
的 setorderv()
函数。
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| library(dplyr) df1 <- tbl_df(iris) sortBy <- c('Petal.Length', 'Petal.Width') arrange_(df1, .dots = sortBy)
library(data.table) dt1 <- data.table(iris) sortBy <- c('Petal.Length', 'Petal.Width') sortType <- c(-1, 1) setorderv(dt1, sortBy, sortType)
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