按日期排序拆分类别答案

【问题标题】：Ordering splitted categories by date按日期排序拆分类别
【发布时间】：2015-08-25 15:20:45
【问题描述】：

假设以下数据集名为 df:

Product Quantity Date

X       1        15/3/2015
Y       2        16/4/2014
X       1        21/5/2015 
X       2        11/12/2014
 Z      1        2/10/2015 
Y       1        17/5/2014 
Z       2        18/5/2014
Z       1        6/5/2015
Y       2        9/6/2014

我想根据不同的产品类别拆分数据框，然后按日期对每个类别进行排序。我使用以下代码拆分数据集

df2 <- split(df, df$Date)

我试过 df3

有没有办法按日期对每个拆分的类别进行排序？一般来说，拆分功能是否允许我对每个拆分类别执行功能？请注意，我的真实数据集包含 1000 多个产品类别。

【问题讨论】：

标签： r split

【解决方案1】：

如果您不需要产品保持拆分状态，您也可以使用 dplyr 执行此操作。

df$Date <- as.Date(as.character(df$Date), "%d/%m/%Y")

library(dplyr)
df %>%
    group_by(Product) %>%
    arrange(Date)


Source: local data frame [9 x 3]
Groups: Product

  Product Quantity       Date
1       X        2 2014-12-11
2       X        1 2015-03-15
3       X        1 2015-05-21
4       Y        2 2014-04-16
5       Y        1 2014-05-17
6       Y        2 2014-06-09
7       Z        2 2014-05-18
8       Z        1 2015-05-06
9       Z        1 2015-10-02

【讨论】：

【解决方案2】：

基础 R 解决方案。我使用lubridate 将Date 列转换为日期，但如果您的数据已经是数据格式，则不需要此步骤。您的代码不起作用，因为split 返回一个列表；为了使代码有意义且正常工作，您必须遍历列表并对列表中每个元素的每一列 Date 进行排序（这是 Product 的数据框）。

library(lubridate)
df$Date <- dmy(df$Date)

dfs <- split(df, df$Product)
lapply(dfs, function(x) x[order(x$Date), ] )
$X
Product Quantity       Date
4       X        2 2014-12-11
1       X        1 2015-03-15
3       X        1 2015-05-21

$Y
Product Quantity       Date
2       Y        2 2014-04-16
6       Y        1 2014-05-17
9       Y        2 2014-06-09

$Z
Product Quantity       Date
7       Z        2 2014-05-18
8       Z        1 2015-05-06
5       Z        1 2015-10-02

【讨论】：