如何对data.frame中的多个升序/降序列进行排序：R

Question

我是R的新手，也许不知道解决这个任务的最佳方法，但我尝试了一些不同的建议，但没有一个允许我对data.frame中的多个列进行排序。

基本上用于：

df = data.frame(matrix(c(-1,3,6,1,3,-5,2,4,9,-3,-1,-6,1,4,5), ncol=3)

       X1 X2 X3
   [1] -1 -5 -1
   [2]  3  2 -6
   [3]  6  4  1
   [4]  1  9  4
   [5]  3 -3  5       

我想要将所有列彼此独立排序，以便我可以使所有列按“降序”排序，使一半列按“升序”排序，一半列“降序”等。

       X1 X2 X3
   [1] -1 -5  5
   [2]  1 -3  4
   [3]  3  2  1
   [4]  3  4 -1
   [5]  6  9 -6       

这样做的目的是创建用于heatmap.2的逐列渐变，同时还能够控制列的均值，方差等。 例如，我的data.frame很可能是这样的：

df <- data.frame(matrix(runif(5200,0,1), ncol=10))

但是，当我尝试使用sort或order命令时，我无法彼此独立地对列进行排序。

dfi <- df[order(df[[1]], decreasing =FALSE),]

        X1 X2 X3
    [1] -1 -5 -1
    [4]  1  9  4
    [2]  3  2 -6
    [5]  3 -3  5
    [3]  6  4  1


dfi <- df[order(df[[1]], df[[2]], decreasing =FALSE),]
        X1 X2 X3
    [1] -1 -5 -1
    [4]  1  9  4
    [2]  3  2 -6
    [5]  3 -3  5
    [3]  6  4  1

我试图使用for循环，但没有成功。 我面临着无法对列进行独立排序或排序的问题（我没有合理的循环来表明有人可以重现，如果这是解决这个问题的途径，谁回答的问题比我在适当的表示法。）

有没有人对如何最好地解决这个问题有任何建议？ 通过单独创建列，对它们进行排序然后将它们绑定在一起，我已经能够获得所需的结果。 但是，由于我需要对此进行许多不同的迭代（不同的方差，均值，列数等），否则该过程效率太低，除非。

Answer 1

sapply怎么sapply ：

n   <- ncol(df)
as  <- 3 # columns to be sorted ascending
de  <- 2 # columns to be sorted descending
out <- sapply(1:n, function(x) {
  if(x %in% as) {
    return(sort(df[,x], decreasing = F))
  } else if (x %in% de) {
    return(sort(df[,x], decreasing = T))
  }
  return(df[,x])
})
out


    [,1] [,2] [,3]
[1,]   -1   -5   -1
[2,]    3   -3   -6
[3,]    6    2    1
[4,]    1    4    4
[5,]    3    9    5

我们只是对所有列循环及他们是否是向量的任一部分他们每个人的检查应用功能as （升序）或载体de （降序）。 如果列中没有列，则我们只是按原样返回。

Answer 2

您也可以使用mutate_at + sort执行此mutate_at ：

library(dplyr)

df %>%
  mutate_at(1:2, funs(sort(.))) %>%
  mutate_at(3, funs(sort(., decreasing = TRUE)))

结果：

  X1 X2 X3
1 -1 -5  5
2  1 -3  4
3  3  2  1
4  3  4 -1
5  6  9 -6

您还可以将其变为便利功能：

library(rlang)

arrange_indep = function(DF, asc = 1:ncol(DF), dsc=0){
  asc_quo = enquo(asc)
  dsc_quo = enquo(dsc)

  temp = DF %>%
    mutate_at(vars(!!asc_quo), funs(sort(.))) 

  if(dsc_quo != quo(0)){
    temp = temp %>%
      mutate_at(vars(!!dsc_quo), funs(sort(., decreasing = TRUE)))
  }
  return(temp)  
}

结果与用法：

1.）前两个cols升序，第三个col降序：

df %>%
  arrange_indep(1:2, 3)

  X1 X2 X3
1 -1 -5  5
2  1 -3  4
3  3  2  1
4  3  4 -1
5  6  9 -6

2.）与1.）相同，但有非标准评估：

df %>%
  arrange_indep(X1:X2, X3)

  X1 X2 X3
1 -1 -5  5
2  1 -3  4
3  3  2  1
4  3  4 -1
5  6  9 -6

3.）前两个cols升序，保持第三个col未分类：

df %>%
  arrange_indep(1:2)

  X1 X2 X3
1 -1 -5 -1
2  1 -3 -6
3  3  2  1
4  3  4  4
5  6  9  5

4.）前两个cols降序，第三个col默认为升序：

df %>%
  arrange_indep(dsc=1:2)

  X1 X2 X3
1  6  9 -6
2  3  4 -1
3  3  2  1
4  1 -3  4
5 -1 -5  5

5.）使用默认值按升序排列所有cols：

df %>%
  arrange_indep()

  X1 X2 X3
1 -1 -5 -6
2  1 -3 -1
3  3  2  1
4  3  4  4
5  6  9  5