瞭解訂單（）函數

Question

我想了解order()函數的工作原理。我的印象是，它返回了索引的排列，當排序時，它會對原始向量進行排序。

例如，

> a <- c(45,50,10,96) 
> order(a) 
[1] 3 1 2 4 

我本來期望這回c(2, 3, 1, 4)，因爲排序的名單將是10 45 50 96

有人能幫助我理解這個函數的返回值？

Answer 1

This似乎可以解釋它。

的order定義是a[order(a)]是 遞增的順序。這適用於您的示例，其中正確的 順序是第四，第二，第一，然後是第三個元素。

你可能一直在尋找rank，返回 要素的排名
R> a <- c(4.1, 3.2, 6.1, 3.1)
R> order(a)
[1] 4 2 1 3
R> rank(a)
[1] 3 2 4 1
所以rank告訴你什麼樣的順序號在， order告訴你如何讓它們按升序排列。

plot(a, rank(a)/length(a))將給出CDF的圖表。要知道爲什麼 order是有用的，但是，嘗試plot(a, rank(a)/length(a),type="S") 這給出了一個爛攤子，因爲數據是不是在。如果你沒有遞增的順序

oo<-order(a)
plot(a[oo],rank(a[oo])/length(a),type="S")
或者乾脆
oo<-order(a)
plot(a[oo],(1:length(a))/length(a)),type="S")
你會得到CDF的折線圖。

我敢打賭你在考慮排名。

Answer 2

排序一維向量或數據的單個列，只需調用排序功能，並通過在你的序列。

在另一方面，順序功能是必要的數據維數據進行排序。 - 即，在一個矩陣或數據幀收集的數據的多個列。

Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result  Kicker Dist 
751  Out PHI 14 4 NYG PHI NYG Good  D.Akers 50 
491  Out KC 9 1 OAK OAK KC Good S.Janikowski 32 
702  Out OAK 15 4 CLE CLE OAK Good  P.Dawson 37 
571  Out NE 1 2 OAK OAK NE Missed S.Janikowski 43 
654  Out NYG 11 2 PHI NYG PHI Good  J.Feely 26 
307  Out DEN 14 2 BAL DEN BAL Good  J.Elam 48 
492  Out KC 13 3 DEN KC DEN Good  L.Tynes 34 
691  Out NYJ 17 3 BUF NYJ BUF Good  M.Nugent 25 
164  Out CHI 13 2 GB CHI GB Good  R.Gould 25 
80  Out BAL 1 2 IND IND BAL Good M.Vanderjagt 20 

這裏是在2008年的NFL賽季場均出手數據的摘錄，一個數據幀我已經被稱爲「FG」。假設這10個數據點代表了2008年嘗試的所有實地目標;進一步假設你想知道那一年嘗試的最長射門得分的距離，誰踢了它，以及它是否成功;你也想知道第二長和第三長等;最後你想要最短的投籃嘗試。

那麼，你可能只是這樣做：

sort(fg$Dist, decreasing=T) 

返回：50 48 43 37 34 32 26 25 25 20

這是正確的，但不是非常有用 - 它告訴我們最長的投籃嘗試的距離，第二長的......以及最短的距離;然而，這只是我們所知道的 - 例如，我們不知道踢球者是誰，是否嘗試成功等等。當然，我們需要整個數據框按「Dist」列排序（換句話說，我們要DIST整理所有數據行對單個屬性 這將是這樣的：。

Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result  Kicker Dist 
751  Out PHI 14 4 NYG PHI NYG Good  D.Akers 50 
307  Out DEN 14 2 BAL DEN BAL Good  J.Elam 48 
571  Out NE 1 2 OAK OAK NE Missed S.Janikowski 43 
702  Out OAK 15 4 CLE CLE OAK Good  P.Dawson 37 
492  Out KC 13 3 DEN KC DEN Good  L.Tynes 34 
491  Out KC 9 1 OAK OAK KC Good S.Janikowski 32 
654  Out NYG 11 2 PHI NYG PHI Good  J.Feely 26 
691  Out NYJ 17 3 BUF NYJ BUF Good  M.Nugent 25 
164  Out CHI 13 2 GB CHI GB Good  R.Gould 25 
80  Out BAL 1 2 IND IND BAL Good M.Vanderjagt 20 

這是爲了確實它是二維的數據「排序」。 ;換言之，它返回由行號組成的一維整數索引，以便根據該向量對行進行排序，從而在列上給出正確的面向行的排序，D ist

下面是它的工作原理。以上，類被用來排列Dist列;對DIST列中的整個數據幀進行排序，我們使用「訂單」 完全相同的方式如上述使用「排序」：

ndx = order(fg$Dist, decreasing=T) 

（ⅰ通常結合在陣列從「訂單」返回到可變。「NDX」，它表示 爲「索引」，因爲我要使用它作爲索引數組排序）

，這是第1步，這裏是第2步：

「NDX」，什麼是然後用'sort'返回，作爲索引數組重新排序 dataframe，'f g'：

fg_sorted = fg[ndx,] 

fg_sorted是緊接在上面的重新排序的數據幀。

總之，'sort'用於創建一個索引數組（它指定要排序的列的排序順序），然​​後將其用作索引數組來重新排序數據幀（或矩陣）。

Answer 3

（我想這可能是有益的非常簡單地在這裏奠定了思想總結好材料張貼@doug，&鏈接通過@duffymo; +1到每個，順便說一句）

?order告訴你原始矢量的哪個元素需要放在第一個，第二個等位置，以便對原始矢量進行排序，而?rank則告訴您哪個元素具有最小值，第二小值等。例如：

> a <- c(45, 50, 10, 96) 
> order(a) 
[1] 3 1 2 4 
> rank(a) 
[1] 2 3 1 4 

所以order(a)在說，「先當把第三個元素，你的排序...'，而rank(a)則表示'第一個元素是第二低...'。 （請注意，他們都同意其元素是最低等;他們只是呈現的信息是不同的。）因此，我們看到，我們可以使用order()排序，但我們不能用rank()這樣：

> a[order(a)] 
[1] 10 45 50 96 
> sort(a) 
[1] 10 45 50 96 
> a[rank(a)] 
[1] 50 10 45 96 

在一般情況下，order()將不等於rank()除非載體已經被排序：

> b <- sort(a) 
> order(b)==rank(b) 
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE 

而且，由於order()是（本質）操作過的數據的行列，你可以撰寫他們在不影響信息，但其他方式產生亂碼：

> order(rank(a))==order(a) 
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE 
> rank(order(a))==rank(a) 
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE 

Answer 4

運行這一小段代碼讓我明白的順序功能

x <- c(3, 22, 5, 1, 77) 

cbind(
    index=1:length(x), 
    rank=rank(x), 
    x, 
    order=order(x), 
    sort=sort(x) 
) 

    index rank x order sort 
[1,]  1 2 3  4 1 
[2,]  2 4 22  1 3 
[3,]  3 3 5  3 5 
[4,]  4 1 1  2 22 
[5,]  5 5 77  5 77 

參考：http://r.789695.n4.nabble.com/I-don-t-understand-the-order-function-td4664384.html

Answer 5

這可以幫助你在某個時候。

a <- c(45,50,10,96) 
a[order(a)] 

你得到的是

[1] 10 45 50 96 

我寫的代碼表示想要「一」作爲一個整體子集「一」，你希望它從最低責令最高值。

Answer 6

簡而言之，order()給出了增加幅度的元素的位置。

例如，order(c(10,20,30))會給1,2,3和 order(c(30,20,10))會給3,2,1。