如何重新调整R中bind_rows合并的DataFrame行顺序？

方法1：利用dplyr（tidyverse）通用方案 #

适合任意数量的原始DataFrame，且每个原始DF行数可相同或不同：

1. 合并时添加来源标记（若已完成合并，也可根据行号手动划分来源）：

library(dplyr)

# 示例数据构造
A <- data.frame(col1 = c("rowA1", "rowA2", "rowA3"), value = 1:3)
B <- data.frame(col1 = c("rowB1", "rowB2", "rowB3"), value = 4:6)
C <- data.frame(col1 = c("rowC1", "rowC2", "rowC3"), value = 7:9)

# 合并时添加来源标识列
df <- bind_rows(A, B, C, .id = "source")

2. 生成每行在原始DF中的位置，再按位置+来源排序：

df_reordered <- df %>%
  group_by(source) %>%
  mutate(pos = row_number()) %>% # 标记行在原始DF内的顺序
  ungroup() %>%
  arrange(pos, source) %>% # 先按组内位置排序，再按原始DF顺序排列
  select(-source, -pos) # 可选：移除辅助列

方法2：Base R简洁方案（适用于各原始DF行数相同的场景） #

如果所有原始DataFrame的行数一致（比如都是3行），可以直接生成排序索引快速重排：

# 假设df是合并后的目标DataFrame
n_per_df <- 3 # 单个原始DF的行数
n_dfs <- 3    # 参与合并的DF数量

# 生成排序索引：优先按组内位置排序
idx <- order(rep(1:n_per_df, n_dfs))
df_reordered <- df[idx, ]

原理：合并后的行对应位置标记为c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)，order()会将所有标记为1的行前置，接着是标记为2、3的行，正好得到需求的顺序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者El Hocko