Zrozumienie funkcji order ()

Aby posortować wektor 1D lub pojedynczą kolumnę danych, wystarczy wywołać Sortuj funkcja i przekazać w sekwencji.

Z drugiej strony, zamówienie funkcja jest niezbędna do sortowania danych dwóch -wymiarowych danych--tj. wielu kolumn danych zebranych w macierzy lub ramce danych.

Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result       Kicker Dist
751     Out  PHI   14   4  NYG PHI NYG   Good      D.Akers   50
491     Out   KC    9   1  OAK OAK  KC   Good S.Janikowski   32
702     Out  OAK   15   4  CLE CLE OAK   Good     P.Dawson   37
571     Out   NE    1   2  OAK OAK  NE Missed S.Janikowski   43
654     Out  NYG   11   2  PHI NYG PHI   Good      J.Feely   26
307     Out  DEN   14   2  BAL DEN BAL   Good       J.Elam   48
492     Out   KC   13   3  DEN  KC DEN   Good      L.Tynes   34
691     Out  NYJ   17   3  BUF NYJ BUF   Good     M.Nugent   25
164     Out  CHI   13   2   GB CHI  GB   Good      R.Gould   25
80      Out  BAL    1   2  IND IND BAL   Good M.Vanderjagt   20

Oto fragment danych dla field goal prób w sezonie 2008 NFL, ramka danych nazwałem 'fg'. Załóżmy, że te 10 punktów danych reprezentują wszystkie ponadto Załóżmy, że chcesz znać odległość najdłuższego gola, który próbował tego roku, kto go kopnął i czy był dobry, czy nie; chcesz również wiedzieć drugi najdłuższy, a także trzeci najdłuższy itp.; i wreszcie chcesz najkrótszą próbę field goal.

sort(fg$Dist, decreasing=T)

Który zwraca: 50 48 43 37 34 32 26 25 25 20

To jest poprawne, ale niezbyt przydatne-mówi nam o odległości z najdłuższej próby bramkowej, drugiej-najdłuższej, ... a także najkrótszej; jednak, ale to wszystko, co wiemy-np. nie wiemy, kto był kopaczem, czy próba się powiodła itp. Oczywiście cały dataframe musimy posortować w kolumnie "Dist" (inaczej mówiąc, chcemy posortować wszystkie wiersze danych na jednym atrybutie Dist. to by wyglądało tak:

Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result       Kicker Dist
751     Out  PHI   14   4  NYG PHI NYG   Good      D.Akers   50
307     Out  DEN   14   2  BAL DEN BAL   Good       J.Elam   48
571     Out   NE    1   2  OAK OAK  NE Missed S.Janikowski   43
702     Out  OAK   15   4  CLE CLE OAK   Good     P.Dawson   37
492     Out   KC   13   3  DEN  KC DEN   Good      L.Tynes   34
491     Out   KC    9   1  OAK OAK  KC   Good S.Janikowski   32
654     Out  NYG   11   2  PHI NYG PHI   Good      J.Feely   26
691     Out  NYJ   17   3  BUF NYJ BUF   Good     M.Nugent   25
164     Out  CHI   13   2   GB CHI  GB   Good      R.Gould   25
80      Out  BAL    1   2  IND IND BAL   Good M.Vanderjagt   20

To właśnie robi order . to "sortowanie" dla danych dwuwymiarowych; umieść inny sposób, zwraca indeks 1D składający się z liczb wierszy, tak aby sortowanie wierszy według tego wektora dało prawidłowe sortowanie wierszy w kolumnie, Dist

ndx = order(fg$Dist, decreasing=T)

(Zwykle wiążę tablicę zwróconą z 'order' do zmiennej 'ndx', która stojaki dla 'index', ponieważ zamierzam użyć go jako tablicy indeksów do sortowania.)

To był Krok 1, oto krok 2:

'NDX', co jest zwracane przez 'sort' jest następnie używane jako tablica indeksowa do ponownego uporządkowania ramki danych, 'fg':

fg_sorted = fg[ndx,]

Fg_sorted to ponownie uporządkowana ramka danych bezpośrednio powyżej.

W sumie, 'sort' jest używany do tworzenia tablicy indeksów (która określa kolejność sortowania kolumny, którą chcesz posortować), która następnie jest używana jako tablica indeksów do ponownego uporządkowania dataframe (lub matrix).

(pomyślałem, że może być pomocne, aby rozłożyć pomysły bardzo prosto tutaj, aby podsumować dobry materiał opublikowany przez @ doug, & linked by @ duffymo ;+ 1 do każdego, btw.)

?kolejność mówi, który element oryginalnego wektora należy umieścić jako pierwszy, drugi itd., aby posortować oryginalny wektor, natomiast ?ranga powiedz, który element ma najniższy, drugi najniższy itp., wartość. Na przykład:

> a <- c(45, 50, 10, 96)
> order(a)  
[1] 3 1 2 4  
> rank(a)  
[1] 2 3 1 4  

Więc order(a) mówi: "postaw trzeci element pierwszy podczas sortowania... ", natomiast rank(a) mówi: "pierwszy element jest drugim NAJNIŻSZYM... '. (Zauważ, że obaj zgadzają się co do tego, który element jest najniższy, itp.; po prostu prezentują informacje inaczej.) Widzimy więc, że możemy użyć order() do sortowania, ale nie możemy użyć rank() w ten sposób:

> a[order(a)]  
[1] 10 45 50 96  
> sort(a)  
[1] 10 45 50 96  
> a[rank(a)]  
[1] 50 10 45 96  

Ogólnie rzecz biorąc, order() nie będzie równe rank(), chyba że wektor został już posortowany:

> b <- sort(a)  
> order(b)==rank(b)  
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE  

Również, ponieważ order() jest (zasadniczo) działa nad szeregami danych, można komponuj je bez wpływu na informacje, ale na odwrót generuje bełkot: {]}

> order(rank(a))==order(a)  
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE  
> rank(order(a))==rank(a)  
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  

Uruchomienie tego fragmentu kodu pozwoliło mi zrozumieć funkcję porządkową

x <- c(3, 22, 5, 1, 77)

cbind(
  index=1:length(x),
  rank=rank(x),
  x, 
  order=order(x), 
  sort=sort(x)
)

     index rank  x order sort
[1,]     1    2  3     4    1
[2,]     2    4 22     1    3
[3,]     3    3  5     3    5
[4,]     4    1  1     2   22
[5,]     5    5 77     5   77

Odniesienie: http://r.789695.n4.nabble.com/I-don-t-understand-the-order-function-td4664384.html

To może Ci kiedyś pomóc.

a <- c(45,50,10,96)
a[order(a)]

To co dostajesz to

[1] 10 45 50 96

Kod, który napisałem wskazuje, że chcesz "a "jako cały podzbiór" a " i chcesz, aby był uporządkowany od najniższej do najwyższej wartości.

W prostych słowach, order() podaje lokalizacje elementów rosnącej wielkości.

Na przykład order(c(10,20,30)) Da 1,2,3 oraz order(c(30,20,10)) DA 3,2,1.