<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para organizar as linhas de um quadro de dados em uma ordem personalizada usando o pacote dplyr<\/strong> em R:<\/span><\/p>\n Este exemplo espec\u00edfico organiza as linhas com base na ordem personalizada C, B, D, A para os valores da coluna da equipe<\/strong> e, em seguida, de acordo com os valores da coluna de pontos<\/strong> em ordem crescente.<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte quadro de dados que mostra os pontos marcados por jogadores de basquete de diferentes times:<\/span><\/p>\n Se usarmos a fun\u00e7\u00e3o organizar()<\/strong> para classificar as linhas com base nos valores da coluna da equipe<\/strong> , ent\u00e3o, com base nos valores da coluna de pontos<\/strong> , a fun\u00e7\u00e3o organizar()<\/strong> classificar\u00e1 as linhas com base na ordem alfab\u00e9tica padr\u00e3o :<\/span><\/p>\n As linhas s\u00e3o listadas em ordem alfab\u00e9tica por equipe<\/strong> e depois em ordem crescente por pontos<\/strong> .<\/span><\/p>\n No entanto, digamos que queremos organizar as linhas com base na seguinte ordem de valores de equipe<\/strong> : C, B, D, A.<\/span><\/span><\/p>\n Podemos usar a fun\u00e7\u00e3o match()<\/strong> dentro da fun\u00e7\u00e3o organizar()<\/strong> para fazer isso:<\/span><\/p>\n As linhas s\u00e3o organizadas na ordem personalizada que especificamos (C, B, D, A) para a coluna da equipe<\/strong> e depois pela coluna de pontos<\/strong> .<\/span><\/p>\n Nota n\u00ba 1<\/strong> : a fun\u00e7\u00e3o match<\/strong> obt\u00e9m o \u00edndice de linha dos valores na coluna da equipe e, em seguida, a fun\u00e7\u00e3o de organiza\u00e7\u00e3o<\/strong> \u00e9 capaz de classificar com base nesses valores de \u00edndice.<\/span><\/p>\n Nota #2<\/strong> : Para organizar diminuindo os valores dos pontos, simplesmente use desc(points)<\/strong> em vez disso.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n Como organizar linhas por grupo usando dplyr<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para organizar as linhas de um quadro de dados em uma ordem personalizada usando o pacote dplyr em R: library (dplyr) #arrange rows in custom order based on values in ‘team’ column df %>% arrange(match(team, c(‘ C ‘, ‘ B ‘, ‘ D ‘, ‘ A ‘)), points) […]<\/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":[],"class_list":["post-4279","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Exemplo: como organizar linhas em uma ordem personalizada usando dplyr<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como filtrar valores \u00fanicos usando dplyr<\/a>
Como filtrar por m\u00faltiplas condi\u00e7\u00f5es usando dplyr<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"