如何用dplyr对data.frame所有变量进行降序排列？

嗨，我来帮你用dplyr搞定这个需求！其实有几种简洁的方式可以实现，而且能保持结果还是data.frame格式（不像sapply返回矩阵），具体如下：

方法1：使用mutate_all（适用于旧版dplyr） #

如果你用的是较旧版本的dplyr，可以直接用mutate_all对所有列应用排序函数：

library(dplyr)
my_data %>% mutate_all(sort, decreasing = TRUE)

方法2：使用across（dplyr 1.0.0+推荐用法） #

从dplyr 1.0.0版本开始，官方更推荐用across函数，它的灵活性更强，能更清晰地指定要操作的列范围：

my_data %>% mutate(across(everything(), ~sort(.x, decreasing = TRUE)))

这里的everything()表示选中所有列，~sort(.x, decreasing = TRUE)是一个匿名函数，对每一列.x执行降序排序。

和sapply的小区别 #

你之前用sapply(my_data, function(x) sort(x, decreasing = T))得到的是矩阵，而上面的dplyr方法返回的是和原数据结构一致的data.frame，这在后续的数据处理中可能更方便哦。

举个实际例子：
假设你的数据是：

my_data <- data.frame(a = c(3,1,2), b = c(5,2,7))

用上面的dplyr方法处理后，结果会是：

a b
1 3 7
2 2 5
3 1 2

内容的提问来源于stack exchange，提问作者patL