你遇到的问题很典型——用sort()函数单独处理某一列时，只会返回该列的排序结果，没办法让其他列的对应值跟着一起调整。下面给你两种可靠的解决方案，保证Car_Model_Year和Cost列的对应关系始终正确：

方法一：基础R原生解决方案（无需额外包） #

核心是用order()函数生成排序后的行索引，再用这个索引重新整理整个数据框：

# 读取你的CSV数据（如果是Excel文件，后面会补充读取方法）
my_data <- read.csv2("data.csv")

# 生成按Car_Model_Year升序的行索引，并用它重新排列数据框
my_data_sorted <- my_data[order(my_data$Car_Model_Year), ]

order(my_data$Car_Model_Year)会返回一组整数，代表原数据框中按年份升序排列的行位置。用这个索引去筛选数据框，就能让每一行的年份和成本完美对应。

如果你的原始文件是Excel格式（不是CSV），可以用readxl包读取：

# 先安装包（仅第一次需要）
install.packages("readxl")
library(readxl)

# 读取Excel文件
my_data <- read_excel("your_excel_file.xlsx")
# 同样用order排序
my_data_sorted <- my_data[order(my_data$Car_Model_Year), ]

方法二：用tidyverse/dplyr简化操作 #

如果你习惯用tidyverse生态的工具，dplyr包的arrange()函数会让排序更直观：

# 安装并加载dplyr（仅第一次需要）
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 读取数据后，直接按Car_Model_Year升序排序整个数据框
my_data_sorted <- my_data %>% 
  arrange(Car_Model_Year)

arrange()默认就是升序排序，如果你需要降序可以写arrange(desc(Car_Model_Year))，代码可读性非常高。

运行完上面任意一种方法后，打印my_data_sorted就能得到你想要的结果：

Car_Model_Year Cost
1995 8000
2002 35000
2005 13000
2010 9000
2018 25000

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christina