<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Zeilen eines Datenrahmens mithilfe des dplyr-<\/strong> Pakets in R in einer benutzerdefinierten Reihenfolge anzuordnen:<\/span><\/p>\n Dieses spezielle Beispiel ordnet die Zeilen basierend auf der benutzerdefinierten Reihenfolge C, B, D, A f\u00fcr die Teamspaltenwerte<\/strong> und dann entsprechend den Punktspaltenwerten<\/strong> in aufsteigender Reihenfolge an.<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Datenrahmen, der die von Basketballspielern verschiedener Teams erzielten Punkte zeigt:<\/span><\/p>\n Wenn wir die Funktion \u201earrang()\u201c<\/strong> verwenden, um die Zeilen basierend auf den Werten in der Spalte \u201eTeam\u201c<\/strong> zu sortieren, dann sortiert die Funktion \u201earrang()\u201c<\/strong> die Zeilen basierend auf den Werten in der Spalte \u201e Punkte<\/strong> \u201c basierend auf der standardm\u00e4\u00dfigen alphabetischen Reihenfolge :<\/span><\/p>\n Die Linien werden alphabetisch nach Team<\/strong> und dann aufsteigend nach Punkten<\/strong> aufgelistet.<\/span><\/p>\n Nehmen wir jedoch an, wir m\u00f6chten die Linien stattdessen nach der folgenden Reihenfolge der Teamwerte<\/strong> anordnen: C, B, D, A.<\/span><\/span><\/p>\n Dazu k\u00f6nnen wir die Funktion match()<\/strong> innerhalb der Funktion array()<\/strong> verwenden:<\/span><\/p>\n Die Zeilen sind in der benutzerdefinierten Reihenfolge angeordnet, die wir f\u00fcr die Teamspalte<\/strong> angegeben haben (C, B, D, A), dann nach der Punktespalte<\/strong> .<\/span><\/p>\n Hinweis Nr. 1<\/strong> : Die Match-<\/strong> Funktion ruft den Zeilenindex der Werte in der Teamspalte ab, dann kann die Arrangierfunktion<\/strong> basierend auf diesen Indexwerten sortieren.<\/span><\/p>\n Hinweis Nr. 2<\/strong> : Um nach abnehmenden Punktwerten anzuordnen, verwenden Sie stattdessen einfach desc(points)<\/strong> .<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So organisieren Sie Zeilen mit dplyr nach Gruppen<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die Zeilen eines Datenrahmens mithilfe des dplyr- Pakets in R in einer benutzerdefinierten Reihenfolge anzuordnen: library (dplyr) #arrange rows in custom order based on values in ‚team‘ column df %>% arrange(match(team, c(‚ C ‚, ‚ B ‚, ‚ D ‚, ‚ A ‚)), points) Dieses spezielle Beispiel […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n library<\/span> (dplyr)\n\n#arrange rows in custom order based on values in 'team' column\n<\/span>df %>%\n arrange(match(team, c(' C<\/span> ', ' B<\/span> ', ' D<\/span> ', ' A<\/span> ')), points)<\/strong><\/pre>\n Beispiel: So ordnen Sie Zeilen mit dplyr in einer benutzerdefinierten Reihenfolge an<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create data frame\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (team=c('A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'D', 'C', 'D', 'D', 'C'),\n points=c(12, 20, 14, 34, 29, 22, 28, 15, 20, 13))\n\n#view data frame\n<\/span>df\n\n team points\n1 to 12\n2 B 20\n3 to 14\n4 to 34\n5 B 29\n6 D 22\n7 C 28\n8 D 15\n9 D 20\n10 C 13\n<\/strong><\/span><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)<\/span>\n\n#arrange rows in ascending order by team, then by points\ndf %>%\n arrange(team, points)\n\n team points\n1 to 12\n2 to 14\n3 to 34\n4 B 20\n5 B 29\n6 C 13\n7 C 28\n8 D 15\n9 D 20\n10 D 22<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n library<\/span> (dplyr)\n\n#arrange rows in custom order based on 'team' column, then by 'points' column\n<\/span>df %>%\n arrange(match(team, c(' C<\/span> ', ' B<\/span> ', ' D<\/span> ', ' A<\/span> ')), points)\n\n team points\n1 C 13\n2 C 28\n3 B 20\n4 B 29\n5 D 15\n6 D 20\n7 D 22\n8 to 12\n9 to 14\n10 to 34\n<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So filtern Sie eindeutige Werte mit dplyr<\/a>
So filtern Sie mit dplyr nach mehreren Bedingungen<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"