如何用dplyr按分组将双变量NA值排在数据行首位？

你的核心问题是原代码同时按AESOC和AEPT分组，导致AEPT为NA的行被单独拆分到子分组里，无法在对应AESOC分组的最前列统一排序。调整分组和排序逻辑即可实现需求：

调整后的代码 #

df <- df |> 
  group_by(AESOC) |>  # 仅保留AESOC作为分组依据，确保同AESOC的所有行在同一组内排序
  arrange(is.na(AEPT), AEPT, !is.na(Severity), .by_group = TRUE)

逻辑说明 #

• group_by(AESOC)：取消对AEPT的分组，让同一AESOC下的所有行（包括AEPT为NA的）进入同一个排序组。
• is.na(AEPT)：布尔值排序中TRUE（即AEPT为NA的行）会默认排在FALSE前面，直接实现NA行前置的需求。
• 后续的AEPT用于对非NA的AEPT行按自身值排序（可根据实际需求移除或调整），!is.na(Severity)保留你原本对Severity的排序逻辑。

如果需要对Severity非NA的行进一步按值排序，可修改为：

df <- df |> 
  group_by(AESOC) |> 
  arrange(is.na(AEPT), AEPT, is.na(Severity), Severity, .by_group = TRUE)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者LucaS