Подтвердить что ты не робот

Аранжировать() не работает на сгруппированном кадре данных

Предположим, у меня есть следующий код. На последнем шаге, где я пытаюсь его упорядочить, код не работает, и кадр данных продолжает располагаться в порядке возрастания на cyl.

library(dplyr)
# create a grouped data frame
df <- group_by(mtcars,cyl)
# rank car from best mpg to worst for every cyl
df <- mutate(df,rank = row_number(mpg)) 
# top 3 best mpg for each cyl
df <- filter(df,rank <= 3) 
# arrange by the number of cyl
df <- arrange(df,desc(cyl), rank)

Любые мысли о том, почему это происходит?

Ответ 1

Он не работает, потому что вам нужно ungroup() данные перед установкой cyl. Код, который вы используете, пытается упорядочить столбец cyl, пока он все еще сгруппирован с помощью cyl. Поскольку эти значения одинаковы (внутри каждой группы), ничего не меняется.

Чтобы упорядочить все данные с помощью cyl после ранжирования, нам нужно сначала удалить группу, а затем снова запустить arrange().

library(dplyr)

group_by(mtcars, cyl) %>%                ## group by cylinder
    mutate(rank = row_number(mpg)) %>%   ## rank by mpg
    filter(rank <= 3) %>%                ## top three for each cyl
    arrange(rank) %>%                    ## arrange each group by rank
    ungroup() %>%                        ## remove grouping
    arrange(desc(cyl))                   ## arrange all by cylinder (descending)

#    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb rank
# 1 10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4    1
# 2 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4    2
# 3 13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4    3
# 4 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4    1
# 5 18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1    2
# 6 19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4    3
# 7 21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2    1
# 8 21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1    2
# 9 22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1    3

В качестве побочного примечания я бы рекомендовал вам использовать функцию %>% для объединения этих вызовов вместе, поскольку она значительно сократит назначение, сделанное с помощью <-.