重新调整具有不同值的因子基于其他列的值的组。

huangapple
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英文:

relevel factor with different values' groups based on other column values

问题

我需要渲染一个表格，并且需要根据另一列的值对其中一列进行排序或重新排序，以便我可以获得第二列每个值的正确顺序。

以下是一个示例：

  1. perc_type <- c('100%: a', '200%: a', '300%: a', '50%: a', '100%: bx', '200%: bx', '300%: bx', '50%: bx',
  2.                '100%: cy', '200%:cy', '300%: cy', '50%: cy' )
  3. country <- c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'c', 'c', 'c', 'c')
  5. test <- data.frame(perc_type, country)

现在我得到的是这样的结果：

  1. perc_type  country
  2. 100%: a     A
  3. 200%: a     A
  4. 300%: a     A
  5. 50%: a      A
  6. 100%: bx    B
  7. 200%: bx    B
  8. 300%: bx    B
  9. 50%: bx     B

但是我希望对于每个字母，按百分比递增的顺序排列为50%、100%、200%、300%，是否可以实现？
谢谢！

英文:

I need to render a table and I need to order or relevel one column based on the values of the other column, so that I get the correct order for each value of the second column.

here is and example:

  1. perc_type &lt;- c(&#39;100%: a&#39;, &#39;200%: a&#39;, &#39;300%: a&#39;, &#39;50%: a&#39;, &#39;100%: bx&#39;, &#39;200%: bx&#39;, &#39;300%: bx&#39;, &#39;50%: bx&#39;,
  2.                &#39;100%: cy&#39;, &#39;200%:cy&#39;, &#39;300%: cy&#39;, &#39;50%: cy&#39; )
  3. country &lt;- c(&#39;A&#39;, &#39;A&#39;, &#39;A&#39;, &#39;A&#39;, &#39;B&#39;, &#39;B&#39;, &#39;B&#39;, &#39;B&#39;, &#39;c&#39;, &#39;c&#39;, &#39;c&#39;, &#39;c&#39;)
  5. test &lt;- data.frame(perc_type, country)

Now I am getting this:

  1. perc_type  country
  2. 100%: a     A
  3. 200%: a     A
  4. 300%: a     A
  5. 50%: a      A
  6. 100%: bx    B
  7. 200%: bx    B
  8. 300%: bx    B
  9. 50%: bx     B

but I would like that for each letter the order would be with increasing percentage 50% 100% 200% 300%,
is it possible to do it?
Thanks!

答案1

得分: 2

你可以从 perc_type 列中提取数值，并在 order 中使用它来获取所需的排序顺序。

在基本的R中，你可以按照以下方式操作 -

  1. test[with(test, order(country, as.integer(sub('%.*', '', perc_type)))), ]
  3. #   perc_type country
  4. #4     50%: a       A
  5. #1    100%: a       A
  6. #2    200%: a       A
  7. #3    300%: a       A
  8. #8    50%: bx       B
  9. #5   100%: bx       B
  10. #6   200%: bx       B
  11. #7   300%: bx       B
  12. #12   50%: cy       c
  13. #9   100%: cy       c
  14. #10   200%:cy       c
  15. #11  300%: cy       c

其中 sub('%.*', '', perc_type) 删除了百分号之后的所有内容，所以我们只剩下数字。

使用 dplyr，这是另一种选项 -

  1. library(dplyr)
  3. test %>%
  4.   mutate(perc_value = readr::parse_number(perc_type)) %>%
  5.   arrange(country, perc_value)
英文:

You may extract the numeric value from perc_type column and use it in order to get the required order.

In base R, you can do that as following -

  1. test[with(test, order(country, as.integer(sub(&#39;%.*&#39;, &#39;&#39;, perc_type)))), ]
  3. #   perc_type country
  4. #4     50%: a       A
  5. #1    100%: a       A
  6. #2    200%: a       A
  7. #3    300%: a       A
  8. #8    50%: bx       B
  9. #5   100%: bx       B
  10. #6   200%: bx       B
  11. #7   300%: bx       B
  12. #12   50%: cy       c
  13. #9   100%: cy       c
  14. #10   200%:cy       c
  15. #11  300%: cy       c

where sub(&#39;%.*&#39;, &#39;&#39;, perc_type) drops everything after a &quot;%&quot; sign so we are only left with numbers.

Using dplyr, here is another option -

  1. library(dplyr)
  3. test %&gt;%
  4.   mutate(perc_value = readr::parse_number(perc_type)) %&gt;%
  5.   arrange(country, perc_value)

huangapple
  • 本文由 发表于 2023年7月31日 19:18:09
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