R语言如何使用dplyr包arrange函数按指定顺序对数据行排序

需求完全可以实现，借助dplyr的arrange()结合match()函数就可以在不修改原数据结构的前提下完成自定义优先级排序，代码如下：

首先确认你已经加载dplyr包：

library(dplyr)

需求1实现 #

规则：row__type优先级为model > IV > DV，同类型下row__name正序排列

example_data__Product_1 <- example_data %>%
  arrange(
    match(row__type, c("model", "IV", "DV")),
    row__name
  )

# 验证输出
example_data__Product_1

输出结果和预期完全一致：

row__name row__type score
1 Intercept     model    25
2      IV_1        IV    10
3      IV_2        IV    15
4      DV_4        DV    20

需求2实现 #

规则：row__type优先级为model > DV > IV，同类型下row__name倒序排列

example_data__Product_2 <- example_data %>%
  arrange(
    match(row__type, c("model", "DV", "IV")),
    desc(row__name)
  )

# 验证输出
example_data__Product_2

输出结果和预期完全一致：

row__name row__type score
1 Intercept     model    25
2      DV_4        DV    20
3      IV_2        IV    15
4      IV_1        IV    10

补充说明 #

match(row__type, 自定义顺序向量)的逻辑是返回每个row__type值在自定义向量里的位置索引，arrange默认按索引从小到大排序，自然就会按照指定的优先级排列，适合临时自定义排序的场景。如果你需要长期固定该字段的排序逻辑，也可以将row__type转为指定水平的因子：

# 固定row__type的默认排序优先级为model > IV > DV
example_data <- example_data %>%
  mutate(row__type = factor(row__type, levels = c("model", "IV", "DV")))

之后直接调用arrange(example_data, row__type, row__name)即可得到需求1的排序结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mel