R 基于另一个向量对字符向量进行排序

我想同时对第1列和第2列进行排序

数据

df <- structure(list(Column1 = c("italy, france, antarctica, brazil", 
"kenya, canada, spain, russia, japan"), Column2 = c("warm, cold, cold, warm", 
"warm, cold, warm, cold, cold")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

专栏1 专栏2 意大利、法国、南极洲、巴西 温暖，寒冷，寒冷，温暖 肯尼亚、加拿大、西班牙、俄罗斯、日本 温暖，寒冷，温暖，寒冷，寒冷 使用

order（第1列）

（用数据替换第1列）获取具有排序顺序的向量，并使用此命令对两者进行排序。如果是

数据帧

，则变为

df[订单（df$“第1列”），]

再次用适当的名称替换

df

和

“第1列”

。

使用

order（第1列）

（用数据替换第1列）获得排序顺序的向量，并使用该向量对两者进行排序。如果是

数据帧

，则变为

df[订单（df$“第1列”），]

---

再次用适当的名称替换

df

和

列1

。

将逗号上的

列1

和

列2

拆分为新行，

排列

值并再次汇总排序的行

library(dplyr)

df %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  tidyr::separate_rows(Column1, Column2, sep = ',\\s*') %>%
  arrange(row, Column1, Column2) %>%
  group_by(row) %>%
  summarise(across(c(Column1, Column2), toString)) %>%
  select(-row) -> result

result

#  Column1                             Column2                     
#  <chr>                               <chr>                       
#1 antarctica, brazil, france, italy   cold, warm, cold, warm      
#2 canada, japan, kenya, russia, spain cold, cold, warm, cold, warm

库（dplyr）
df%>%
变异（行=行编号（））%>%
tidyr：：单独的_行（第1列、第2列、sep='、\\s*）%>%
排列（行、列1、列2）%>%
分组依据（行）%>%
总结（跨越（c（第1列、第2列）、toString））%>%
选择（-row）->结果
结果
#第1栏第2栏
#                                                        
#南极洲，巴西，法国，意大利冷，暖，冷，暖
#2加拿大、日本、肯尼亚、俄罗斯、西班牙冷、冷、暖、冷、暖

数据

df <- structure(list(Column1 = c("italy, france, antarctica, brazil", 
"kenya, canada, spain, russia, japan"), Column2 = c("warm, cold, cold, warm", 
"warm, cold, warm, cold, cold")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

---

df将逗号上的
Column1
和
Column2
拆分为新行，
排列
值并再次汇总排序的行

library(dplyr)

df %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  tidyr::separate_rows(Column1, Column2, sep = ',\\s*') %>%
  arrange(row, Column1, Column2) %>%
  group_by(row) %>%
  summarise(across(c(Column1, Column2), toString)) %>%
  select(-row) -> result

result

#  Column1                             Column2                     
#  <chr>                               <chr>                       
#1 antarctica, brazil, france, italy   cold, warm, cold, warm      
#2 canada, japan, kenya, russia, spain cold, cold, warm, cold, warm

库（dplyr）
df%>%
变异（行=行编号（））%>%
tidyr：：单独的_行（第1列、第2列、sep='、\\s*）%>%
排列（行、列1、列2）%>%
分组依据（行）%>%
总结（跨越（c（第1列、第2列）、toString））%>%
选择（-row）->结果
结果
#第1栏第2栏
#                                                        
#南极洲，巴西，法国，意大利冷，暖，冷，暖
#2加拿大、日本、肯尼亚、俄罗斯、西班牙冷、冷、暖、冷、暖

数据

df <- structure(list(Column1 = c("italy, france, antarctica, brazil", 
"kenya, canada, spain, russia, japan"), Column2 = c("warm, cold, cold, warm", 
"warm, cold, warm, cold, cold")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

df非常感谢您提供此解决方案！我将尝试在具有更多列的更大数据帧上实现此解决方案。非常感谢您使用dplyr的解决方案，因为我喜欢这个软件包！！非常感谢您提供此解决方案！我将尝试在具有更多列的更大数据帧上实现此解决方案。非常感谢您使用dplyr的解决方案，因为我喜欢这个软件包！！谢谢，我试过了，但是没有得到解决，但是谢谢你的时间。谢谢，我试过了，但是没有得到解决，但是谢谢你的时间。