订购“混合”向量（带字母的数字）

Question

如何订购像

这样的向量

c("7","10a","10b","10c","8","9","11c","11b","11a","12") -> alph

在

alph
[1] "7","8","9","10a","10b","10c","11a","11b","11c","12"

并使用它对data.frame进行排序，例如

V1 <- c("A","A","B","B","C","C","D","D","E","E")
V2 <- 2:1 
V3 <- alph
df <- data.frame(V1,V2,V3)

并对行进行排序以获得（顺序V2，然后是V3）

 V1 V2  V3
C  1   9
A  1 10a
B  1 10c
D  1 11b
E  1  12
A  2   7
C  2   8
B  2 10b
E  2 11a
D  2 11c

Answer 1

> library(gtools)
> mixedsort(alph)

[1] "7"   "8"   "9"   "10a" "10b" "10c" "11a" "11b" "11c" "12" 

要对 data.frame 进行排序，请改用 mixedorder

> mydf <- data.frame(alph, USArrests[seq_along(alph),])
> mydf[mixedorder(mydf$alph),]

            alph Murder Assault UrbanPop Rape
Alabama        7   13.2     236       58 21.2
California     8    9.0     276       91 40.6
Colorado       9    7.9     204       78 38.7
Alaska       10a   10.0     263       48 44.5
Arizona      10b    8.1     294       80 31.0
Arkansas     10c    8.8     190       50 19.5
Florida      11a   15.4     335       80 31.9
Delaware     11b    5.9     238       72 15.8
Connecticut  11c    3.3     110       77 11.1
Georgia       12   17.4     211       60 25.8

mixedorder 在多个向量（列）上

显然mixedorder 无法处理多个向量。我创建了一个函数，通过将所有字符向量转换为具有混合排序级别的因子，并将所有向量传递给标准order 函数来规避这一点。

multi.mixedorder <- function(..., na.last = TRUE, decreasing = FALSE){
    do.call(order, c(
        lapply(list(...), function(l){
            if(is.character(l)){
                factor(l, levels=mixedsort(unique(l)))
            } else {
                l
            }
        }),
        list(na.last = na.last, decreasing = decreasing)
    ))
}

但是，在您的特定情况下，multi.mixedorder 会得到与标准 order 相同的结果，因为 V2 是数字。

df <- data.frame(
    V1 = c("A","A","B","B","C","C","D","D","E","E"),
    V2 = 19:10,
    V3 = alph,
    stringsAsFactors = FALSE)

df[multi.mixedorder(df$V2, df$V3),]

   V1 V2  V3
10  E 10  12
9   E 11 11a
8   D 12 11b
7   D 13 11c
6   C 14   9
5   C 15   8
4   B 16 10c
3   B 17 10b
2   A 18 10a
1   A 19   7

请注意

• 19:10 等价于 c(19:10)。 c 表示 concat，即从许多短向量中生成一个长向量，但在您的情况下，您只有一个向量 (19:10)，因此无需连接任何内容。但是，在 V1 的情况下，您有 10 个长度为 1 的向量，因此您需要像之前那样进行连接。
• 您需要stringsAsFactors=FALSE 才能不将V1 和V3 转换为（排序错误的）因子（这是默认值）。