如何修复dplyr中按复杂条件排序arrange函数的失效问题

原代码的问题在于误用了dplyr的列选择函数：contains()和everything()是用来筛选数据框列名的工具，不能直接用来生成匹配行中item值的向量，因此会导致运行报错。

下面提供两种可行的修复方案：

方案一：用case_when定义排序优先级 #

通过给不同类型的item分配优先级数值，让arrange按优先级排序，同优先级内还可按需对item本身排序：

library(tidyverse)

raw_data <- data.frame(item=c('cat_b','cab_a','cat_w','total','sub_1','other_1','sub_2','t_1'),
                       value=c(1,2,4,3,5,9,10,8))

# 修复后的排序代码
raw_data %>% 
  arrange(
    # 定义排序优先级：total > cat_开头 > sub_开头 > 其他
    case_when(
      item == 'total' ~ 1,
      str_detect(item, 'cat_') ~ 2,
      str_detect(item, 'sub_') ~ 3,
      TRUE ~ 4
    ),
    item # 同优先级内按item字符串排序，可根据需求删除
  )

方案二：分组合并数据框 #

先分别筛选出不同类型的行，再按要求的顺序拼接起来：

library(tidyverse)

raw_data <- data.frame(item=c('cat_b','cab_a','cat_w','total','sub_1','other_1','sub_2','t_1'),
                       value=c(1,2,4,3,5,9,10,8))

# 修复后的拼接排序代码
raw_data %>% filter(item == 'total') %>% 
  bind_rows(raw_data %>% filter(str_detect(item, 'cat_'))) %>% 
  bind_rows(raw_data %>% filter(str_detect(item, 'sub_'))) %>% 
  bind_rows(raw_data %>% filter(!item == 'total' & !str_detect(item, 'cat_') & !str_detect(item, 'sub_')))

两种方案都能实现需求：total行排在首位，接着是含cat_的行，然后是含sub_的行，最后是其他行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anderwyang