使用 dplyr 在組內安排

Question

我正在使用庫（nycflights13），我使用以下命令按月份和日期分組，選擇每個組中的前 3 行，然后按出發延遲在每個組中按降序排序。 代碼如下：

flights %>% group_by(month, day)  %>% top_n(3, dep_delay) %>% arrange(desc(dep_delay))

它返回以下輸出：

    year month   day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier flight tailnum origin  dest
   <int> <int> <int>    <int>          <int>     <dbl>    <int>          <int>     <dbl>   <chr>  <int>   <chr>  <chr> <chr>
1   2013     1     9      641            900      1301     1242           1530      1272      HA     51  N384HA    JFK   HNL
2   2013     6    15     1432           1935      1137     1607           2120      1127      MQ   3535  N504MQ    JFK   CMH
3   2013     1    10     1121           1635      1126     1239           1810      1109      MQ   3695  N517MQ    EWR   ORD
4   2013     9    20     1139           1845      1014     1457           2210      1007      AA    177  N338AA    JFK   SFO
5   2013     7    22      845           1600      1005     1044           1815       989      MQ   3075  N665MQ    JFK   CVG
6   2013     4    10     1100           1900       960     1342           2211       931      DL   2391  N959DL    JFK   TPA

記錄按降序排序，但不在組內。

這是為什么？ 應該怎么做才能更正代碼？ 您的建議將不勝感激。

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編輯

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按照評論中提出的建議，我仍然沒有得到我想要的東西，即在每個月-日分組內按出發延遲降序排列前 3 條記錄：

 flights %>% group_by(month, day) %>% top_n(3, dep_delay) %>% arrange(desc(month, day, dep_delay)) year month day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier flight tailnum origin dest <int> <int> <int> <int> <int> <dbl> <int> <int> <dbl> <chr> <int> <chr> <chr> <chr> 1 2013 12 1 657 1930 687 1010 2249 681 DL 1091 N342NW JFK SAT 2 2013 12 1 1504 1056 248 1628 1230 238 EV 5309 N615QX LGA BGR 3 2013 12 1 2017 1455 322 2146 1609 337 DL 1164 N6704Z JFK BOS 4 2013 12 2 1139 745 234 1358 1012 226 DL 807 N935AT EWR ATL 5 2013 12 2 1823 1345 278 2123 1640 283 UA 1510 N75861 EWR IAH 6 2013 12 2 1842 1428 254 1955 1545 250 EV 5712 N827AS JFK IAD 7 2013 12 3 920 600 200 1158 846 192 B6 583 N535JB JFK MCO 8 2013 12 3 1424 1114 190 1713 1347 206 UA 405 N437UA LGA DEN 9 2013 12 3 2300 1935 205 116 2203 193 FL 1346 N964AT LGA ATL 10 2013 12 4 1210 829 221 1440 1055 225 EV 4419 N23139 EWR XNA

Answer 1

您需要添加.by_group=T以在組內排列。

flights %>%
   group_by(month, day) %>%
   top_n(3, dep_delay) %>%
   arrange(dep_delay, .by_group = TRUE)

Answer 2

我認為您的第二個示例中的問題是您同時對所有變量使用desc ，因此它僅適用於month列。

   flights %>% group_by(month, day)  %>% top_n(3, dep_delay) %>% 
        arrange(
            month, 
            day,  
            desc(dep_delay)
        )

Source: local data frame [1,108 x 19]
Groups: month, day [365]

    year month   day dep_time sched_dep_time dep_delay arr_time sched_arr_time arr_delay carrier flight tailnum origin
   <int> <int> <int>    <int>          <int>     <dbl>    <int>          <int>     <dbl>   <chr>  <int>   <chr>  <chr>
1   2013     1     1      848           1835       853     1001           1950       851      MQ   3944  N942MQ    JFK
2   2013     1     1     2343           1724       379      314           1938       456      EV   4321  N21197    EWR
3   2013     1     1     1815           1325       290     2120           1542       338      EV   4417  N17185    EWR
4   2013     1     2     2131           1512       379     2340           1741       359      UA    488  N593UA    LGA
5   2013     1     2     1607           1030       337     2003           1355       368      AA    179  N324AA    JFK
6   2013     1     2     1412            838       334     1710           1147       323      UA    468  N474UA    EWR
7   2013     1     3     2056           1605       291     2239           1754       285      9E   3459  N928XJ    JFK
8   2013     1     3     2008           1540       268     2339           1909       270      DL   2027  N338NW    JFK
9   2013     1     3     2012           1600       252     2314           1857       257      B6    369  N558JB    LGA
10  2013     1     4     2123           1635       288     2332           1856       276      EV   3805  N29917    EWR
# ... with 1,098 more rows, and 6 more variables: dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>, minute <dbl>,
#   time_hour <dttm>