使用R

Question

給定多列使用截止值給定n列，我希望第一列按降序排列，直到達到截止點，然後再排序第二列，依此類推。這是一個有點棘手的解釋，所以這裏的爲最簡單的情況爲例，有兩列：

df <- structure(list(x = c(0.92, 0.9, 0.9, 0.88, 0.86, 0.52, 0.35, 0.28, 0.02, -0.03, 
-0.02, -0.06, -0.06, -0.01, -0.01, 0.01, -0.03, -0.03, 0.01, 0.05, -0.01), 
y = c(0.03, -0.01, -0.03, 0, 0.02, 0.01, -0.08, 0.04, 0.71, 0.71, 0.69, 0.57, 
0.55, 0.52, 0.4, -0.37, 0.37, 0.36, -0.34, -0.33, -0.32)), 
.Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, 21L), class = "data.frame") 

訂貨後，df看起來是這樣的：

df[with(df, order (-abs(df$x), -abs(df$y))),] 
     x  y 
1 0.92 0.03 
3 0.90 -0.03 
2 0.90 -0.01 
4 0.88 0.00 
5 0.86 0.02 
6 0.52 0.01 
7 0.35 -0.08 
8 0.28 0.04 
12 -0.06 0.57 
13 -0.06 0.55 
20 0.05 -0.33 
10 -0.03 0.71 
17 -0.03 0.37 
18 -0.03 0.36 
9 0.02 0.71 
11 -0.02 0.69 
14 -0.01 0.52 
15 -0.01 0.40 
16 0.01 -0.37 
19 0.01 -0.34 
21 -0.01 -0.32 

只，列x是有序的，如預期。但是，如果我想設置一個截止值.32，其中第一列中的變量按降序排列，直到值<.32，因此它切換到排序第二列，我該如何做？

我可以通過分配NA到值< 0.32做到這一點，但我需要保留所有的值，只是爲了他們以同樣的方式！

df.na<-df 
df.na[abs(df.na)<.32]<-NA 
df.na[with(df.na, order (-abs(df.na$x), -abs(df.na$y))),] 
     x  y 
1 0.92 NA 
2 0.90 NA 
3 0.90 NA 
4 0.88 NA 
5 0.86 NA 
6 0.52 NA 
7 0.35 NA 
9 NA 0.71 
10 NA 0.71 
11 NA 0.69 
12 NA 0.57 
13 NA 0.55 
14 NA 0.52 
15 NA 0.40 
16 NA -0.37 
17 NA 0.37 
18 NA 0.36 
19 NA -0.34 
20 NA -0.33 
21 NA -0.32 
8 NA NA 

該解決方案將最終被一個DF使用10+列，因此可擴展性是一個問題！

Answer 1

創建兩個變量：一個以指示x是否大於0.32而另一個含有的x值，如果它大於0.32並y否則：

ord1 <- apply(as.matrix(df),1,function(x) min(which(abs(x)>=0.32),ncol(df))) 
ord2 <- df[cbind(1:nrow(df),ord1)] 

df[order(ord1,-abs(ord2)),] 
#  x  y 
# 1 0.92 0.03 
# 2 0.90 -0.01 
# 3 0.90 -0.03 
# 4 0.88 0.00 
# 5 0.86 0.02 
# 9 0.02 0.71 
# 10 -0.03 0.71 
# 11 -0.02 0.69 
# 12 -0.06 0.57 
# 13 -0.06 0.55 
# 14 -0.01 0.52 
# 15 -0.01 0.40 
# 16 0.01 -0.37 
# 17 -0.03 0.37 
# 18 -0.03 0.36 
# 19 0.01 -0.34 
# 20 0.05 -0.33 
# 21 -0.01 -0.32 
# 7 0.35 -0.08 
# 8 0.28 0.04 
# 6 0.52 0.01 

這可以被概括到多個列如下：

set.seed(123) 
df <- data.frame(x1=runif(21,-1,1), 
       x2=runif(21,-1,1), 
       x3=runif(21,-1,1), 
       x4=runif(21,-1,1), 
       x5=runif(21,-1,1)) 

ord1 <- apply(as.matrix(df),1,function(x) min(which(abs(x)>=0.7),ncol(df))) 
ord2 <- df[cbind(1:nrow(df),ord1)] 

df[order(ord1,-abs(ord2)),] 
#    x1   x2   x3   x4   x5 
# 18 -0.91588093 -0.36363798 -0.2510744 -0.51276105 -0.33435292 
# 11 0.91366669 0.80459809 0.5978497 -0.99875045 -0.35925352 
# 20 0.90900730 -0.71439996 -0.8103187 -0.16470644 0.90894765 
# 6 -0.90888700 0.08813205 -0.0680751 0.58868464 -0.64989470 
# 5 0.88093457 0.41706094 -0.5339318 0.62477902 0.77293812 
# 16 0.79964994 0.51691908 0.5066157 -0.29640418 0.02301092 
# 15 -0.79415063 -0.04440806 -0.7449367 0.22554201 -0.06644192 
# 8 0.78483809 -0.42168053 0.7156554 0.50895032 0.30620385 
# 21 0.77907863 -0.17090733 -0.2320607 0.57639167 -0.03419521 
# 4 0.76603481 0.31141160 -0.7223879 0.62012871 0.78610223 
# 3 -0.18204616 0.98853955 -0.6951105 -0.10296732 0.96991396 
# 14 0.14526680 -0.95077263 -0.5869372 -0.24036692 -0.81281003 
# 10 -0.08677053 0.92604847 -0.1155999 0.42036480 0.31351626 
# 9 0.10287003 -0.70577271 -0.9083377 0.25844226 -0.31296706 
# 17 -0.50782453 -0.56718413 0.7900907 -0.77772915 0.19997792 
# 12 -0.09333169 0.38141056 -0.7562015 -0.04936685 -0.62461776 
# 1 -0.42484496 0.38560681 -0.1725513 -0.45123271 -0.79427071 
# 7 0.05621098 0.18828404 -0.4680547 -0.12033662 -0.73860862 
# 13 0.35514127 0.59093484 0.1218960 -0.55976223 0.56458860 
# 2 0.57661027 0.28101363 -0.2623091 0.62928008 -0.13021452 
# 19 -0.34415856 -0.53674843 0.3302304 0.33611117 -0.02277393 

Answer 2

我只是創建一個「截止」變量>在截止可變一分爲二的數據幀>重新排列獨立數據幀>ř將他們綁在一起。

library(dplyr) 

df <- structure(list(x = c(0.92, 0.9, 0.9, 0.88, 0.86, 0.52, 0.35, 0.28, 0.02, -0.03, 
         -0.02, -0.06, -0.06, -0.01, -0.01, 0.01, -0.03, -0.03, 0.01, 0.05, -0.01), 
       y = c(0.03, -0.01, -0.03, 0, 0.02, 0.01, -0.08, 0.04, 0.71, 0.71, 0.69, 0.57, 
         0.55, 0.52, 0.4, -0.37, 0.37, 0.36, -0.34, -0.33, -0.32)), 
      .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, 21L), class = "data.frame") 

cutoff <- abs(0.32) 

new_df <- rbind(df %>% filter(x >= cutoff) %>% arrange(desc(abs(x))), 
       df %>% filter(x < cutoff) %>% arrange(desc(abs(y))))