如何按指定值对R数据框的部分观测行进行重排序？

下面给你几个不用手动逐个赋值的自动化方案，不管指定的观测数量多少都能轻松处理，还能保证剩余行的原有顺序：

方法1：利用因子水平排序（Base R 和 dplyr都能用） #

核心思路是把需要置顶的名称序列设为因子的优先水平，剩下的名称按原数据顺序追加到因子水平里，再按因子排序就自动完成置顶了。

先定义好你要的置顶顺序：

top_order <- c("Betty", "Diane", "Alan", "Clyde")

Base R 实现 #

# 提取不在置顶列表里的名称，保留原数据中的顺序
remaining_names <- df$name[!df$name %in% top_order]
# 组合成完整的因子水平：先置顶序列，再剩余序列
full_levels <- c(top_order, remaining_names)
# 将name列转为因子并指定水平
df$name <- factor(df$name, levels = full_levels)
# 按name列排序
df <- df[order(df$name), ]
# 如果不需要name是因子类型，转回字符型
df$name <- as.character(df$name)

dplyr 实现 #

library(dplyr)

df <- df %>%
  # 生成因子，水平是置顶序列加剩余的唯一名称（自动保留原顺序）
  mutate(name = factor(name, levels = c(top_order, setdiff(name, top_order)))) %>%
  arrange(name) %>%
  # 可选：转回字符型
  mutate(name = as.character(name))

方法2：用match生成排序键（更简洁） #

通过match函数给置顶的名称分配1、2、3...的排序值，剩余行分配比置顶数量大的连续值，保证它们排在后面且保持原顺序。

dplyr 版本 #

library(dplyr)

top_order <- c("Betty", "Diane", "Alan", "Clyde")

df <- df %>%
  mutate(
    sort_key = case_when(
      # 置顶的行按match结果分配顺序值
      name %in% top_order ~ match(name, top_order),
      # 剩余行分配的数值比置顶数量大，且用row_number保持原顺序
      TRUE ~ length(top_order) + row_number()
    )
  ) %>%
  arrange(sort_key) %>%
  # 删掉临时的排序键列
  select(-sort_key)

Base R 版本 #

top_order <- c("Betty", "Diane", "Alan", "Clyde")

# 先给所有行分配初始排序值：置顶数量 + 行号，保证剩余行在后面
df$sort_key <- length(top_order) + seq_len(nrow(df))
# 给置顶的行替换成对应的顺序值
df$sort_key[df$name %in% top_order] <- match(df$name[df$name %in% top_order], top_order)
# 按排序键排序
df <- df[order(df$sort_key), ]
# 删除临时列
df$sort_key <- NULL

这些方法的好处是：只要维护好top_order这个向量就行，不管你要置顶10个还是100个观测，代码都不用改，完全自动化，而且剩余行严格保留原数据的顺序，比手动赋值高效太多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mark A-L