【问题标题】:How to reorder columns in dataframe by last value in each column in R如何按R中每列中的最后一个值对数据框中的列进行重新排序
【发布时间】:2020-02-12 04:40:37
【问题描述】:

这是我的第一个问题,很高兴来到这里 :) 所以我有一个数据框,例如:

date <- as.Date(c('2019-03-1','2019-4-25','2019-5-25','2019-6-14','2019-7-14','2019-8-15'))
US <- c(340, 450, 100, 400, 500, 350)
JP <- c(600, 700, 400, 600, 500, 700)
CHN <- c(400, 550, 450, 600, 200, 300)
GER <- c(800, 900, 700, 700, 600, 900)
IT <- c(400, 500, 350, 600, 600, 500)
BR <- c(300, 400, 450, 300, 450, 250)

df <- data.frame(date, US, JP, CHN, GER, IT, BR)

给了

      startdate  US  JP CHN GR  IT  BR
1   2019-03-01  340 600 400 800 400 300
2   2019-04-25  450 700 550 900 500 400
3   2019-05-25  100 400 450 700 350 450
4   2019-06-14  400 600 600 700 600 300
5   2019-07-14  500 500 200 600 600 450
6   2019-08-15  350 700 300 900 500 250

我想要的是更改此数据框中列的顺序,以便在最后一个日期(在本例中为“2019-08-15”)具有最高值的国家/地区将成为第二列,国家与第二最后日期的最高值将是第三列,依此类推。这只是最后一个值,而不是更早的日期。就像这里:


      startdate  GR  JP  IT US  CHN  BR
1   2019-03-01  800 600 400 340 400 300
2   2019-04-25  900 700 500 450 550 400
3   2019-05-25  700 400 350 100 450 450
4   2019-06-14  700 600 600 400 600 300
5   2019-07-14  600 500 600 500 200 450
6   2019-08-15  900 700 500 350 300 250

现在想了两天,但一无所获。请帮忙:)

【问题讨论】:

  • 嗨,欢迎...!你可以试试df1 &lt;- df[order(df$GR, df$ JP),]希望这会有所帮助。
  • @TusharLad OP 想要对列进行排序,而不是对行进行排序。

标签: r dplyr


【解决方案1】:

一个基本的 R 选项是获取数据框的最后一行,并根据其中的值获取 order 它们。订购时我们忽略date 列。

df[c(1, order(-df[nrow(df), -1]) + 1)]

#        date GER  JP  IT  US CHN  BR
#1 2019-03-01 800 600 400 340 400 300
#2 2019-04-25 900 700 500 450 550 400
#3 2019-05-25 700 400 350 100 450 450
#4 2019-06-14 700 600 600 400 600 300
#5 2019-07-14 600 500 600 500 200 450
#6 2019-08-15 900 700 500 350 300 250

【讨论】:

  • 谢谢@Ronak Shah,它非常快速且非常有帮助,100% 解决了我的问题
  • 这个有 dplyr 版本吗? TIA @Ronak Shah
【解决方案2】:

一种比 Ronak 更详细的方法,使用列名:

last_vals = unlist(df[nrow(df), -1])
df = df[, c("date", names(sort(last_vals, decreasing = TRUE)))]
df
#         date GER  JP  IT  US CHN  BR
# 1 2019-03-01 800 600 400 340 400 300
# 2 2019-04-25 900 700 500 450 550 400
# 3 2019-05-25 700 400 350 100 450 450
# 4 2019-06-14 700 600 600 400 600 300
# 5 2019-07-14 600 500 600 500 200 450
# 6 2019-08-15 900 700 500 350 300 250

【讨论】:

  • 谢谢。两个答案都非常有帮助。你让我更容易理解这个过程:)
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