R 按日期排序拆分的类别

假设以下数据集名为df：

Product Quantity Date

X       1        15/3/2015
Y       2        16/4/2014
X       1        21/5/2015 
X       2        11/12/2014
 Z      1        2/10/2015 
Y       1        17/5/2014 
Z       2        18/5/2014
Z       1        6/5/2015
Y       2        9/6/2014

我想根据不同的产品类别拆分数据框，然后按日期对每个类别进行排序

df2 <- split(df, df$Date)

---

df2如果您不需要继续拆分产品，也可以使用
dplyr
执行此操作

df$Date <- as.Date(as.character(df$Date), "%d/%m/%Y")

library(dplyr)
df %>%
    group_by(Product) %>%
    arrange(Date)


Source: local data frame [9 x 3]
Groups: Product

  Product Quantity       Date
1       X        2 2014-12-11
2       X        1 2015-03-15
3       X        1 2015-05-21
4       Y        2 2014-04-16
5       Y        1 2014-05-17
6       Y        2 2014-06-09
7       Z        2 2014-05-18
8       Z        1 2015-05-06
9       Z        1 2015-10-02

df$Date%
组别(产品)%>%
安排（日期）
来源：本地数据帧[9 x 3]
组别：产品
产品数量日期
1x2 2014-12-11
2x1 2015-03-15
3x12015-05-21
4 Y 2 2014-04-16
5 Y 1 2014-05-17
6 Y 2 2014-06-09
7 Z 2 2014-05-18
8 Z 1 2015-05-06
9 Z 1 2015-10-02
基本的R解决方案。我使用了
lubridate
将
Date
列转换为Date，但如果您的数据已经是数据格式，则不需要此步骤。
您的代码不工作，因为
split
返回一个列表；为了使代码有意义并能正常工作，您必须在列表中循环，并对列表中每个元素的每一列
日期
（即
产品的数据框）进行排序

库（lubridate）
df$日期
library(lubridate)
df$Date <- dmy(df$Date)

dfs <- split(df, df$Product)
lapply(dfs, function(x) x[order(x$Date), ] )
$X
Product Quantity       Date
4       X        2 2014-12-11
1       X        1 2015-03-15
3       X        1 2015-05-21

$Y
Product Quantity       Date
2       Y        2 2014-04-16
6       Y        1 2014-05-17
9       Y        2 2014-06-09

$Z
Product Quantity       Date
7       Z        2 2014-05-18
8       Z        1 2015-05-06
5       Z        1 2015-10-02