如何通过R中的第二列订购数据帧？

Question

可能重复:
如何按R中的列对数据帧进行排序

我只是想知道是否有人可以帮助我,我有我认为应该是一个容易解决的问题.

我有下表:

SampleID           Cluster

R0132F041p          1

R0132F127           1

R0132F064           1

R0132F068p          1

R0132F015           2

R0132F094           3

R0132F105           1

R0132F013           2

R0132F114           1

R0132F014           2

R0132F039p          3

R0132F137           1

R0132F059           1

R0132F138p          2

R0132F038p          2

我想通过Cluster对其进行排序/排序,以获得如下结果:

SampleID    Cluster

R0132F041p  1

R0132F127   1

R0132F064   1

R0132F068p  1

R0132F105   1

R0132F114   1

R0132F137   1

R0132F059   1

R0132F015   2

R0132F013   2

R0132F014   2

R0132F138p  2

R0132F038p  2

R0132F094   3

R0132F039p  3

我试过以下R代码:

data<-read.table('Table.txt', header=TRUE,row.names=1,sep='\t')

data <- data.frame(data)
data <- data[order(data$Cluster),]
write.table(data, file = 'OrderedTable.txt', append = TRUE,quote=FALSE, sep = '\t', na ='NA', dec = '.', row.names = TRUE, col.names = FALSE)

并获得以下输出:

1   1

2   1

3   1

4   1

5   1

6   1

7   1

8   1

9   2

10  2

11  2

12  2

13  2

14  3

15  3

为什么SampleIDs被数字1-15取代,这些数字代表什么,我已经阅读了?order()页面但是这似乎比order()更好地解释了sort.list,如果任何人可以帮我解决这个问题我会非常感激.

Answer 1

简短的回答是你做得很完美.您在阅读和编写文件时遇到一些困难.浏览你的代码:

data<-read.table('Table.txt', header=TRUE,row.names=1,sep='\t')

上面的行正在读取你的数据,但row.names=1告诉它使用第一列作为行的名称.所以现在你的SampleID是行名而不是​​他们自己的列.如果您键入data或head(data)或str(data)跑这条线后,本应该是清楚的.只需省略row.names参数,它就会正确读取.

data <- data.frame(data)

您不需要以上行,因为read.table()生成数据帧.你也可以看到它str(data).

data <- data[order(data$Cluster),]

以上这条线很完美.

write.table(data, file = 'OrderedTable.txt', append = TRUE,
   quote=FALSE, sep = '\t', na ='NA', dec = '.', row.names = TRUE, 
   col.names = FALSE)

在这里,您包含了参数col.names = FALSE,这就是您的文件没有列名的原因.你也不需要/想要append=TRUE.如果你看一下help(write.table),你会发现它"仅在文件是字符串时才相关".这里似乎使文件写入而不结束最后一行,这可能会导致任何后来read.table()的抱怨.

结果中的数字1-15看起来像行号.您没有解释如何查看生成的文件,因此我无法确定.您可能以不解析row.names的方式读取文件,而是显示行号.如果您确定您的SampleIDs列未被指定为行的名称,您可能会没问题.

Answer 2

看看包的arrange功能plyr.

arrange(data, Cluster)
write.table(data, "ordered_data.txt")