arrange()不在分组数据框架上工作

Question

假设我有以下代码.在最后一步,我尝试安排它,代码不起作用,数据框继续按升序排列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) 

有关为什么会发生这种情况的任何想法？

Answer 1

它不起作用,因为您需要ungroup()在排列之前获取数据cyl.您正在使用的代码尝试在cyl列仍然按其分组时对其进行排序cyl.由于这些值都是相同的(在每个组中),因此没有任何变化.

要cyl在排名后排列整个数据,我们需要首先删除分组,然后我们可以arrange()再次运行.

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

作为旁注,我建议您考虑使用该%>%功能将这些呼叫链接在一起,因为它将大大减少使用的分配<-.