sort（）在重新训练方面是否很差，因为它以数字向量的形式返回顺序？

我很快就了解到，{dplyr}中的arrange（）比sort（）更适合我的分析。奇怪的是，sort（）函数返回的对象是数值类。例如：

df <- data.frame(a=round(rpois(10,10)), b=LETTERS[1:10], stringsAsFactors = F)
df
    a b
1  13 A
2   7 B
3  11 C
4   6 D
5  10 E
6  10 F
7  10 G
8   6 H
9  11 I
10  9 J

如果我尝试对原始数据帧进行排序，排序将执行什么操作

df[sort(df[,1]),]
      a    b
6    10    F
6.1  10    F
7    10    G
9    11    I
10    9    J
10.1  9    J
10.2  9    J
NA   NA <NA>
NA.1 NA <NA>
NA.2 NA <NA>

我想知道当我尝试使用sort（）重新排列时发生了什么。

---

谢谢。

我们可以使用

订单

提供索引

df[order(-df$a),]

如果我们使用的是

排序

，请使用

索引。将

选项返回为TRUE

df[sort(df$a, decreasing = TRUE, index.return = TRUE)$ix,]

---

这与问题有些相切，但使用顺序有一个缺点

sort

允许您进行部分排序，（

sort.list

将partial作为参数，但它还不受支持）@Shape谢谢您的评论。很高兴了解部分排序

df[order(-df$a),]

df[sort(df$a, decreasing = TRUE, index.return = TRUE)$ix,]