R语言【dplyr】——arrange() 按所选列的值对数据集的行重新排序

Package dplyr version 1.1.4


Parameters

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arrange(.data, ..., .by_group = FALSE)

## S3 method for class 'data.frame'
arrange(.data, ..., .by_group = FALSE, .locale = NULL)

参数【.data】:数据集、数据集扩展(如 tibble)或 lazy data frames(如来自 dbplyrdtplyr的数据集)。

参数【...】:<data-masking> 变量或变量函数。使用 desc() 按降序对变量排序。

参数【.by_group】:如果为 TRUE,将首先按分组变量排序。仅适用于分组数据集。

参数【.locale】:对字符矢量进行排序的本地语言。

  • 如果为 NULL,则默认使用 "C" 语言,除非使用了 dplyr.legacy_locale 全局选项转义符。更多详情,请参阅 dplyr-locale帮助页面。
  • 如果提供了 **stringi::stri_locale_list()**中的单个字符串,则将使用该字符串作为本地语言进行排序。例如,"en" 将按美式英语区域排序。这需要 stringi 软件包。
  • 如果提供了 "C",那么字符向量将始终按照 C 语言环境排序。这不需要 stringi,通常比提供本地标识符要快得多。
  • "C" 本地化与英语本地化(如 "en")不同,尤其是当数据包含大小写字母混合时。

Value

与使用 sort() 进行基本排序不同的是,NA:

  • 在本地数据总是排序到最后,即使用 desc() 封装也是如此。
  • 对于远程数据,后端处理方式有所不同。

返回与参数【.data】类型相同的对象。输出具有以下属性:

  • 所有行都会出现在输出中,但(通常)位置不同。
  • 列未作修改。
  • 不修改组别。
  • 数据集属性保留不变。

与其他 dplyr 操作不同,arrange() 在很大程度上忽略了分组;您需要明确提及分组变量(或使用 .by_group = TRUE)才能对它们进行分组,而且变量函数在每个数据集中运行一次,而不是每个分组运行一次。

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