根据一列移动数据框中的行
Move rows in a dataframe accordingly to one column
我希望将数据框中的特定行相应地移动到一列。
df <- read.table(text = 'ID Day Count
33012 9526 4
35004 9526 4
37006 9526 4
37008 9526 4
21009 1913 3
24005 1913 3
25009 1913 3
29002 12551 2
30001 12551 2
25009 14329 1
48007 9525 0
49002 1912 0
51003 12550 0
56001 12550 0', header = TRUE)
鉴于上述数据框，我想将 Count 列中带有 0 的行相应地移动到 Day 列，即 9526 之后的第 9525 天、1913 之后的 1912 天、12551 之后的 12550。
输出应该是：
ID Day Count
33012 9526 4
35004 9526 4
37006 9526 4
37008 9526 4
48007 9525 0
21009 1913 3
24005 1913 3
25009 1913 3
49002 1912 0
29002 12551 2
30001 12551 2
51003 12550 0
56001 12550 0
25009 14329 1
请忽略 ID 列。
与此主题相关的新问题：
Move rows in a dataframe accordingly to one column (2)
更新问题的答案
我想我找到了一个非常棒的解决方案来解决您更新后的问题：
df[order(match(df$Day+(z <- df$Count==0L),unique(df$Day[!z])),z),];
## ID Day Count
## 1 33012 9526 4
## 2 35004 9526 4
## 3 37006 9526 4
## 4 37008 9526 4
## 11 48007 9525 0
## 5 21009 1913 3
## 6 24005 1913 3
## 7 25009 1913 3
## 12 49002 1912 0
## 8 29002 12551 2
## 9 30001 12551 2
## 13 51003 12550 0
## 14 56001 12550 0
## 10 25009 14329 1
此解决方案按两件事排序：
1: 首先，它按 "canonical" Day 值排序。规范的 Day 值对于非零 Count 行取为 df$Day，对于零 Count 行取为 df$Day+1L。这是通过将规范 Day 值匹配到非零 Count 行的唯一规范 Day 值的向量来实现的，它还可以保留规范 [=] 的传入顺序14=] 值。规范的 Day 值是使用逻辑加法计算的，它将 FALSE 视为零，将 TRUE 视为一。 zero/non-zero 区别在局部变量 z 中实时捕获，免除了对该信息进行后续冗余计算的需要。
2: 其次，它将非零 Count 行排在零 Count 行之前。由于 z 已经在该行的前面计算过，我们可以简单地将它作为第二个参数传递给 order() 来执行此操作。当按逻辑向量排序时，FALSE在TRUE之前排序，因此它直接起作用。
原问题的答案
我想这就是您要找的：
df$vl <- ave(df$vl,df$id,FUN=function(x) sort(decreasing=T,x));
df;
## id vl
## 1 C 5
## 2 C 3
## 3 C 2
## 4 C 2
## 5 A 5
## 6 A 5
## 7 A 4
## 8 A 2
## 9 B 4
## 10 B 2
## 11 B 1
## 12 B 1
以上对每个 id 组中的 vl 列进行排序，独立于其他 id 组。
数据
set.seed(1L);
df <- data.frame(id=rep(c('C','A','B'),each=4L),vl=sample(5L,12L,T));
对您问题的另一种解释是，您希望按 vl 列对整个 data.frame 进行排序，但在 vl 的每个唯一值中，您希望优先顺序其中 id 列中的唯一值出现在原始 data.frame 中（尽管并非所有 id 值都与每个唯一 vl 值一起表示）。方法如下：
df[order(-df$vl,match(df$id,unique(df$id))),];
## id vl
## 1 C 5
## 5 A 5
## 6 A 5
## 7 A 4
## 9 B 4
## 2 C 3
## 3 C 2
## 4 C 2
## 8 A 2
## 10 B 2
## 11 B 1
## 12 B 1
我希望将数据框中的特定行相应地移动到一列。
df <- read.table(text = 'ID Day Count
33012 9526 4
35004 9526 4
37006 9526 4
37008 9526 4
21009 1913 3
24005 1913 3
25009 1913 3
29002 12551 2
30001 12551 2
25009 14329 1
48007 9525 0
49002 1912 0
51003 12550 0
56001 12550 0', header = TRUE)
鉴于上述数据框，我想将 Count 列中带有 0 的行相应地移动到 Day 列，即 9526 之后的第 9525 天、1913 之后的 1912 天、12551 之后的 12550。
输出应该是：
ID Day Count
33012 9526 4
35004 9526 4
37006 9526 4
37008 9526 4
48007 9525 0
21009 1913 3
24005 1913 3
25009 1913 3
49002 1912 0
29002 12551 2
30001 12551 2
51003 12550 0
56001 12550 0
25009 14329 1
请忽略 ID 列。
与此主题相关的新问题：
Move rows in a dataframe accordingly to one column (2)
更新问题的答案
我想我找到了一个非常棒的解决方案来解决您更新后的问题：
df[order(match(df$Day+(z <- df$Count==0L),unique(df$Day[!z])),z),];
## ID Day Count
## 1 33012 9526 4
## 2 35004 9526 4
## 3 37006 9526 4
## 4 37008 9526 4
## 11 48007 9525 0
## 5 21009 1913 3
## 6 24005 1913 3
## 7 25009 1913 3
## 12 49002 1912 0
## 8 29002 12551 2
## 9 30001 12551 2
## 13 51003 12550 0
## 14 56001 12550 0
## 10 25009 14329 1
此解决方案按两件事排序：
1: 首先，它按 "canonical" Day 值排序。规范的 Day 值对于非零 Count 行取为 df$Day，对于零 Count 行取为 df$Day+1L。这是通过将规范 Day 值匹配到非零 Count 行的唯一规范 Day 值的向量来实现的，它还可以保留规范 [=] 的传入顺序14=] 值。规范的 Day 值是使用逻辑加法计算的，它将 FALSE 视为零，将 TRUE 视为一。 zero/non-zero 区别在局部变量 z 中实时捕获，免除了对该信息进行后续冗余计算的需要。
2: 其次，它将非零 Count 行排在零 Count 行之前。由于 z 已经在该行的前面计算过，我们可以简单地将它作为第二个参数传递给 order() 来执行此操作。当按逻辑向量排序时，FALSE在TRUE之前排序，因此它直接起作用。
原问题的答案
我想这就是您要找的：
df$vl <- ave(df$vl,df$id,FUN=function(x) sort(decreasing=T,x));
df;
## id vl
## 1 C 5
## 2 C 3
## 3 C 2
## 4 C 2
## 5 A 5
## 6 A 5
## 7 A 4
## 8 A 2
## 9 B 4
## 10 B 2
## 11 B 1
## 12 B 1
以上对每个 id 组中的 vl 列进行排序，独立于其他 id 组。
数据
set.seed(1L);
df <- data.frame(id=rep(c('C','A','B'),each=4L),vl=sample(5L,12L,T));
对您问题的另一种解释是，您希望按 vl 列对整个 data.frame 进行排序，但在 vl 的每个唯一值中，您希望优先顺序其中 id 列中的唯一值出现在原始 data.frame 中（尽管并非所有 id 值都与每个唯一 vl 值一起表示）。方法如下：
df[order(-df$vl,match(df$id,unique(df$id))),];
## id vl
## 1 C 5
## 5 A 5
## 6 A 5
## 7 A 4
## 9 B 4
## 2 C 3
## 3 C 2
## 4 C 2
## 8 A 2
## 10 B 2
## 11 B 1
## 12 B 1