R：按日期排序（按年，按月）[重复]

Question

我在第 1 列中有格式为 mm/yyyy 的日期，然后在第 2 列中得到结果。

1. 月结果
2. 01/2018 96.13636
3. 02/2018 96.40000
4. 3/2018 94.00000
5. 04/2018 97.92857
6. 05/2018 95.75000
7. 11/2017 98.66667
8. 12/2017 97.78947

如何按月订购，以便从第一个月 (11/2017) 开始到结束 (05/2018)。

我尝试了一些“订单”，但似乎没有一个是按年订购，然后按月订购

Answer 1

在 tidyverse 中（添加了 lubridate）：

library(tidyverse)
library(lubridate)

dfYrMon <- 
    df1 %>% 
    mutate(date = parse_date_time(month, "my"),
           year = year(date),
           month = month(date)
           ) %>% 
    arrange(year, month) %>% 
    select(date, year, month, result)

有数据：

df1 <- tibble(month = c("01/2018", "02/2018", "03/2018", "04/2018", "05/2018", "11/2017", "12/2017"), 
              result = c(96.13636, 96.4, 94, 97.92857, 95.75, 98.66667, 97.78947))

将为您提供这个“数据框”：

# A tibble: 7 x 4
        date  year month   result
      <dttm> <dbl> <dbl>    <dbl>
1 2017-11-01  2017    11 98.66667
2 2017-12-01  2017    12 97.78947
3 2018-01-01  2018     1 96.13636
4 2018-02-01  2018     2 96.40000
5 2018-03-01  2018     3 94.00000
6 2018-04-01  2018     4 97.92857
7 2018-05-01  2018     5 95.75000

使您的数据值原子化（年份在自己的列中，月份在自己的列中）通常会提高操作的便利性。

或者，如果您想使用基本 R 日期操作而不是 lubridate：

library(tidyverse)

dfYrMon_base <- 
    df1 %>% 
    mutate(date = as.Date(paste("01/", month, sep = ""), "%d/%m/%Y"),
           year = format(as.Date(date, format="%d/%m/%Y"),"%Y"),
           month = format(as.Date(date, format="%d/%m/%Y"),"%m")
          ) %>%
    arrange(year, month) %>%
    select(date, year, month, result)

dfYrMon_base

注意创建的数据类型。

# A tibble: 7 x 4
        date  year month   result
      <date> <chr> <chr>    <dbl>
1 2017-11-01  2017    11 98.66667
2 2017-12-01  2017    12 97.78947
3 2018-01-01  2018    01 96.13636
4 2018-02-01  2018    02 96.40000
5 2018-03-01  2018    03 94.00000
6 2018-04-01  2018    04 97.92857
7 2018-05-01  2018    05 95.75000

Answer 2

我们可以将其转换为yearmon 类，然后执行order

library(zoo)
out <- df1[order(as.yearmon(df1$month, "%m/%Y"), df1$Result),]
row.names(out) <- NULL
out
#    month   Result
#1 11/2017 98.66667
#2 12/2017 97.78947
#3 01/2018 96.13636
#4 02/2018 96.40000
#5 03/2018 94.00000
#6 04/2018 97.92857
#7 05/2018 95.75000

数据

df1 <- structure(list(month = c("01/2018", "02/2018", "03/2018", "04/2018", 
"05/2018", "11/2017", "12/2017"), Result = c(96.13636, 96.4, 
94, 97.92857, 95.75, 98.66667, 97.78947)), .Names = c("month", 
"Result"), class = "data.frame", 
row.names = c("1", "2", "3", 
"4", "5", "6", "7"))