R 按因子对数据帧列排序

假设我有一个数据框，有3列（

name

，

y

，

sex

），其中

name

是字符，

y

是数值，

sex

是一个因子

sex<-c("M","M","F","M","F","M","M","M","F")
x<-c("MARK","TOM","SUSAN","LARRY","EMMA","LEONARD","TIM","MATT","VIOLET")
name<-as.character(x)
y<-rnorm(9,8,1)
score<-data.frame(x,y,sex)
score
     name      y     sex
1    MARK  6.767086   M
2     TOM  7.613928   M
3   SUSAN  7.447405   F
4   LARRY  8.040069   M
5    EMMA  8.306875   F
6 LEONARD  8.697268   M
7     TIM 10.385221   M
8    MATT  7.497702   M
9  VIOLET 10.177969   F

到目前为止，一切都很好。。。这些名字保持着正确的分数，但我如何才能重新排序，使M和F级别不混合。我需要订购，同时保持因子水平分开

最后，我想进一步讨论字符，示例没有帮助，但是如果有并列的

y

值，我必须在因子内重新排序（例如，TIM和TOM得到8.4，我必须按字母顺序分配）

我曾考虑过按函数排序，但它会创建一个列表，实际上没有帮助。我认为一定有类似的函数应用于数据帧，并将数据帧作为返回

为了阐明这一点：

sep<-split(score,score$sex)
sep$M<-sep$M[order(sep$M[,2]),]
sep$M
x         y sex
1    MARK  6.767086   M
8    MATT  7.497702   M
2     TOM  7.613928   M
4   LARRY  8.040069   M
6 LEONARD  8.697268   M
7     TIM 10.385221   M

sep$F<-sep$F[order(sep$F[,2]),]
sep$F
x         y sex
3  SUSAN  7.447405   F
5   EMMA  8.306875   F
9 VIOLET 10.177969   F

merged<-rbind(sep$M,sep$F)
merged
x         y sex
1    MARK  6.767086   M
8    MATT  7.497702   M
2     TOM  7.613928   M
4   LARRY  8.040069   M
6 LEONARD  8.697268   M
7     TIM 10.385221   M
3   SUSAN  7.447405   F
5    EMMA  8.306875   F
9  VIOLET 10.177969   F

sep
我想一定有类似的功能可以应用在数据帧上
并获取数据帧作为返回

是的，有：

library(plyr)

ddply(score, c('y', 'sex'))

对我来说，这听起来像是你试图在男性和女性之间按分数排序，然后返回排序男性和排序女性的组合数据框

您是对的，
by（score，score$sex，function（x）x[order（x$y），]）
返回排序数据帧列表，一个用于男性，一个用于女性。您可以使用
do.call
和
rbind
功能将这些数据帧组合成一个最终数据帧：

do.call(rbind, by(score, score$sex, function(x) x[order(x$y),]))
#           x         y sex
# F.5    EMMA  7.526866   F
# F.9  VIOLET  8.182407   F
# F.3   SUSAN  9.677511   F
# M.4   LARRY  6.929395   M
# M.8    MATT  7.970015   M
# M.7     TIM  8.297137   M
# M.6 LEONARD  8.845588   M
# M.2     TOM  9.035948   M
# M.1    MARK 10.082314   M

order
接受多个参数，并且它正是您想要的：

with(score, score[order(sex, y, x),])
##         x        y sex
## 3   SUSAN 6.636370   F
## 5    EMMA 6.873445   F
## 9  VIOLET 8.539329   F
## 6 LEONARD 6.082038   M
## 2     TOM 7.812380   M
## 8    MATT 8.248374   M
## 4   LARRY 8.424665   M
## 7     TIM 8.754023   M
## 1    MARK 8.956372   M

以下是其他答案/评论中提到的所有方法的摘要（为未来的搜索者服务）。我添加了一个data.table排序方法

# Base R
do.call(rbind, by(score, score$sex, function(x) x[order(x$y),]))
with(score, score[order(sex, y, x),])
score[order(score$sex,score$x),]

# Using plyr
arrange(score, sex,y)
ddply(score, c('sex', 'y'))

# Using `data.table`
library("data.table")
score_dt <- setDT(score)

# setting a key works sorts the data.table
setkey(score_dt,sex,x)
print(score_dt)

#基本R
do.call（rbind，by（score，score$sex，function（x）x[order（x$y），]））
有（分数，分数[顺序（性别，y，x），]）
分数[顺序（分数$sex，分数$x），]
#使用plyr
排列（分数、性别、y）
ddply（得分，c（‘性别’，‘y’））
#使用`data.table`
库（“数据表”）
你只是想通过多个变量排序，比如：
score[order（score$y，score$sex，score$x），]
？@thelatemail，听起来更像是
order（score$sex，score$y，score$x）
，而不是你建议的那样。@AnandaMahto-可能-你可以用（score，score[order（sex，y，x），]）来切碎它
我应该在@thelate阅读你的评论（或者你应该发布答案）。如果您将此作为答案发布，我将删除我的。问题是，为什么要使用
plyr
进行简单的订单操作？@thelatemail，如果您使用
plyr:：arrange
，您可以。i、 e.
arrange（分数、性别、y）
。我刚刚从一个错误中学到了arrange的大量用法。如果你调用arrange（score，sex，y），它就像你说的那样工作，但是如果你调用arrange（score，y，sex），它会给你一个每个因子的最小值的数据帧。太棒了！（对不起，我是R的新手）是“plyr”还是“dplyr”？
# Base R
do.call(rbind, by(score, score$sex, function(x) x[order(x$y),]))
with(score, score[order(sex, y, x),])
score[order(score$sex,score$x),]

# Using plyr
arrange(score, sex,y)
ddply(score, c('sex', 'y'))

# Using `data.table`
library("data.table")
score_dt <- setDT(score)

# setting a key works sorts the data.table
setkey(score_dt,sex,x)
print(score_dt)