解决fct_reorder结合lookup data.frame重排因子时行数不匹配报错问题

问题原因 #

fct_reorder()要求第二个参数的长度必须和第一个参数（这里是sales_rep）完全一致，但df_ranking$pct_change仅包含3个销售代表的增长率值，而df$sales_rep对应9行数据，长度不匹配导致报错。

解决方法 #

方法1：合并数据后排序

先通过left_join将增长率数据关联到原数据集，确保每一行都有对应的增长率值，再用fct_reorder()完成排序：

df %>%
  left_join(df_ranking %>% select(sales_rep, pct_change), by = "sales_rep") %>%
  mutate(sales_rep = fct_reorder(sales_rep, pct_change))

方法2：用match匹配对应增长率

无需合并数据，直接通过match()函数将每个sales_rep对应的增长率匹配到原数据集的每一行：

df %>%
  mutate(
    sales_rep = fct_reorder(sales_rep, df_ranking$pct_change[match(sales_rep, df_ranking$sales_rep)])
  )

方法3：直接指定因子水平顺序

先从df_ranking中提取按增长率排序后的sales_rep顺序，再用fct_relevel()重设因子水平（这种方式更直观）：

# 获取按增长率升序排列的销售代表顺序（降序则用arrange(desc(pct_change))）
new_level_order <- df_ranking %>% 
  arrange(pct_change) %>%
  pull(sales_rep)

# 重设因子水平
df %>%
  mutate(sales_rep = fct_relevel(sales_rep, new_level_order))

验证效果 #

以方法1为例，查看重排后的因子水平：

df_updated <- df %>%
  left_join(df_ranking %>% select(sales_rep, pct_change), by = "sales_rep") %>%
  mutate(sales_rep = fct_reorder(sales_rep, pct_change))

levels(df_updated$sales_rep)
# 输出会按pct_change升序排列，对应结果为：[1] "1" "2" "3"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者joshbrows