R 如何按月排序或订购？
我有数据框，并根据我的要求用R 如何按月排序或订购？,r,dplyr,data.table,R,Dplyr,Data.table,我有数据框，并根据我的要求用xtabs将输出制成表格： df1<-data.frame( Year=sample(2016:2018,100,replace = T), Month=sample(month.abb,100,replace = T), category1=sample(letters[1:6],100,replace = T), catergory2=sample(LETTERS[8:16],100,replace = T), lic=sample(c(
xtabsdf1<-data.frame(
Year=sample(2016:2018,100,replace = T),
Month=sample(month.abb,100,replace = T),
category1=sample(letters[1:6],100,replace = T),
catergory2=sample(LETTERS[8:16],100,replace = T),
lic=sample(c("P","F","T"),100,replace = T),
count=sample(1:1000,100,replace = T)
)
, , lic = F
category1
Month a b c d e f
Apr 0 0 0 0 0 0
Aug 418 0 0 0 0 208
Dec 628 0 0 0 0 0
Feb 0 0 0 968 0 701
Jan 388 0 0 0 0 0
Jul 771 0 0 0 0 2514
Jun 987 913 0 216 0 395
Mar 454 0 0 0 0 314
May 0 1298 0 0 0 0
Nov 906 0 526 262 0 1417
Oct 783 0 853 336 310 286
Sep 0 0 0 0 928 0
, , lic = P
category1
Month a b c d e f
Apr 13 0 0 0 0 0
Aug 0 774 0 0 416 652
Dec 0 0 0 241 462 123
Feb 150 857 0 169 6 1
Jan 954 0 567 0 0 0
Jul 481 0 0 0 0 846
Jun 0 0 0 484 0 535
Mar 751 0 0 0 241 0
May 0 549 37 0 0 2
Nov 649 0 0 0 154 692
Oct 0 0 182 0 0 0
Sep 0 0 585 0 493 0
, , lic = T
category1
Month a b c d e f
Apr 0 0 410 0 0 0
Aug 0 0 0 0 0 0
Dec 0 0 833 289 811 0
Feb 0 1223 0 716 366 552
Jan 555 0 802 0 1598 0
Jul 0 0 69 0 0 696
Jun 0 0 0 0 190 0
Mar 0 1165 0 0 0 0
May 979 951 676 0 0 0
Nov 267 0 79 1951 290 530
Oct 230 78 0 679 321 0
Sep 0 871 0 0 0 0
我能用任何包装实现同样的目标吗？或者任何最简单的方法来获得相同的数据？我建议将
月份df1$Month <- ordered(df1$Month, levels = month.abb)
xtabs(count~Month+category1+lic,data=df1)
#, , lic = F
#
# category1
#Month a b c d e f
# Jan 0 0 0 0 563 0
# Feb 0 0 0 826 0 0
# Mar 0 0 3 685 443 814
# Apr 0 848 0 474 0 0
# May 192 412 1942 0 803 545
# Jun 593 0 0 0 520 807
# Jul 829 745 0 0 926 0
# Aug 1474 0 603 376 0 706
# Sep 0 0 0 173 0 0
# Oct 0 0 661 915 814 0
# Nov 0 881 0 0 0 0
# Dec 0 0 0 0 0 0
#</snip>
df1$Month希望这就是OP的目标：
library(tidyverse)
df1<-as.tibble(df1)
df1 %>%
arrange(Month)
Year Month category1 catergory2 lic count
<int> <fct> <fct> <fct> <fct> <int>
1 2016 Apr a N F 745
2 2016 Apr b K F 346
3 2016 Apr b O T 61
4 2016 Apr a J T 680
5 2018 Apr d O P 308
6 2017 Apr e M F 408
7 2016 Apr b P P 474
8 2017 Apr b O P 332
9 2016 Apr b P F 321
10 2017 Apr e N T 384
# ... with 90 more rows
库（tidyverse）
df1%
安排（月）
年-月类别1类别2分类计数
2016年4月1日a N F 745
2016年4月2日b K F 346
2016年4月3日第61页
2016年4月4日a J T 680
2018年4月5日第308页
2017年4月6日e M F 408
2016年4月7日第474页
2017年4月8日第332页
2016年4月9日b P F 321
2017年4月10日东北384
# ... 还有90行
df1$Month有效，是否有机会基于lic将数据提取为数据帧？lapply（通过（df1，df1$lic，FUN=xtabs，formula=count~Month+category1），as.data.frame.array）
Supery Roland…非常感谢您快速准确的回复。不@NelsonGon…Rolan已经更新了ans，这对我很有效。我不制作任何过滤器。u r代码有过滤器
library(tidyverse)
df1<-as.tibble(df1)
df1 %>%
arrange(Month)
Year Month category1 catergory2 lic count
<int> <fct> <fct> <fct> <fct> <int>
1 2016 Apr a N F 745
2 2016 Apr b K F 346
3 2016 Apr b O T 61
4 2016 Apr a J T 680
5 2018 Apr d O P 308
6 2017 Apr e M F 408
7 2016 Apr b P P 474
8 2017 Apr b O P 332
9 2016 Apr b P F 321
10 2017 Apr e N T 384
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