理解order（）函数

Question

理解order（）函数

我试图了解该order()功能的工作原理。我的印象是它返回了索引的排列，当排序时，它会对原始向量进行排序。

例如，

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

我本来希望这会返回c(2, 3, 1, 4)，因为排序的列表将是10 45 50 96。

有人能帮我理解这个函数的返回值吗？

Answer 1

这似乎可以解释它。的定义order是，a[order(a)]为递增次序。这适用于您的示例，其中正确的顺序是第四，第二，第一，然后第三个元素。您可能一直在寻找rank，它返回元素的等级，R> a <- c(4.1, 3.2, 6.1, 3.1)R> order(a)[1] 4 2 1 3R> rank(a)[1] 3 2 4 1因此rank告诉您数字的顺序，&nbsp;order告诉您如何按升序获取它们。plot(a, rank(a)/length(a))将给出CDF的图表。order但是，要知道为什么&nbsp;有用，尝试plot(a, rank(a)/length(a),type="S")&nbsp;哪个会弄乱，因为数据不是按顺序递增如果您这样做oo<-order(a)plot(a[oo],rank(a[oo])/length(a),type="S")或只是oo<-order(a)plot(a[oo],(1:length(a))/length(a)),type="S")获得了CDF的折线图。我打赌你在考虑排名。

Answer 2

要对1D向量或单列数据进行排序，只需调用sort函数并传入序列。另一方面，顺序函数对于对数据二维数据进行排序是必要的- 即，在矩阵或数据帧中收集的多列数据。Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Kicker Dist751&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; PHI&nbsp; &nbsp;14&nbsp; &nbsp;4&nbsp; NYG PHI NYG&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; D.Akers&nbsp; &nbsp;50491&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; &nbsp;KC&nbsp; &nbsp; 9&nbsp; &nbsp;1&nbsp; OAK OAK&nbsp; KC&nbsp; &nbsp;Good S.Janikowski&nbsp; &nbsp;32702&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; OAK&nbsp; &nbsp;15&nbsp; &nbsp;4&nbsp; CLE CLE OAK&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp;P.Dawson&nbsp; &nbsp;37571&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; &nbsp;NE&nbsp; &nbsp; 1&nbsp; &nbsp;2&nbsp; OAK OAK&nbsp; NE Missed S.Janikowski&nbsp; &nbsp;43654&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; NYG&nbsp; &nbsp;11&nbsp; &nbsp;2&nbsp; PHI NYG PHI&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; J.Feely&nbsp; &nbsp;26307&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; DEN&nbsp; &nbsp;14&nbsp; &nbsp;2&nbsp; BAL DEN BAL&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;J.Elam&nbsp; &nbsp;48492&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; &nbsp;KC&nbsp; &nbsp;13&nbsp; &nbsp;3&nbsp; DEN&nbsp; KC DEN&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; L.Tynes&nbsp; &nbsp;34691&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; NYJ&nbsp; &nbsp;17&nbsp; &nbsp;3&nbsp; BUF NYJ BUF&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp;M.Nugent&nbsp; &nbsp;25164&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; CHI&nbsp; &nbsp;13&nbsp; &nbsp;2&nbsp; &nbsp;GB CHI&nbsp; GB&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; R.Gould&nbsp; &nbsp;2580&nbsp; &nbsp; &nbsp; Out&nbsp; BAL&nbsp; &nbsp; 1&nbsp; &nbsp;2&nbsp; IND IND BAL&nbsp; &nbsp;Good M.Vanderjagt&nbsp; &nbsp;20以下是2008年NFL赛季投篮数据的摘录，这是一个我称之为“fg”的数据帧。假设这10个数据点代表了2008年尝试的所有实地目标; 进一步假设你想知道那一年尝试的最长射门次数的距离，踢球的距离以及是否好的; 你也想知道第二长，第三长，等等。最后你想要最短的射门尝试。好吧，你可以这样做：sort(fg$Dist, decreasing=T)返回：50 48 43 37 34 32 26 25 25 20这是正确的，但不是很有用 - 它确实告诉我们最长的射门尝试的距离，第二长的，......以及最短的; 然而，这就是我们所知道的 - 例如，我们不知道踢球者是谁，尝试是否成功等等。当然，我们需要在“Dist”栏上排序整个数据框（换句话说，我们想要对单个属性Dist。上的所有数据行进行排序，如下所示：Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;Kicker Dist751&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; PHI&nbsp; &nbsp;14&nbsp; &nbsp;4&nbsp; NYG PHI NYG&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; D.Akers&nbsp; &nbsp;50307&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; DEN&nbsp; &nbsp;14&nbsp; &nbsp;2&nbsp; BAL DEN BAL&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;J.Elam&nbsp; &nbsp;48571&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; &nbsp;NE&nbsp; &nbsp; 1&nbsp; &nbsp;2&nbsp; OAK OAK&nbsp; NE Missed S.Janikowski&nbsp; &nbsp;43702&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; OAK&nbsp; &nbsp;15&nbsp; &nbsp;4&nbsp; CLE CLE OAK&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp;P.Dawson&nbsp; &nbsp;37492&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; &nbsp;KC&nbsp; &nbsp;13&nbsp; &nbsp;3&nbsp; DEN&nbsp; KC DEN&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; L.Tynes&nbsp; &nbsp;34491&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; &nbsp;KC&nbsp; &nbsp; 9&nbsp; &nbsp;1&nbsp; OAK OAK&nbsp; KC&nbsp; &nbsp;Good S.Janikowski&nbsp; &nbsp;32654&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; NYG&nbsp; &nbsp;11&nbsp; &nbsp;2&nbsp; PHI NYG PHI&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; J.Feely&nbsp; &nbsp;26691&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; NYJ&nbsp; &nbsp;17&nbsp; &nbsp;3&nbsp; BUF NYJ BUF&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp;M.Nugent&nbsp; &nbsp;25164&nbsp; &nbsp; &nbsp;Out&nbsp; CHI&nbsp; &nbsp;13&nbsp; &nbsp;2&nbsp; &nbsp;GB CHI&nbsp; GB&nbsp; &nbsp;Good&nbsp; &nbsp; &nbsp; R.Gould&nbsp; &nbsp;2580&nbsp; &nbsp; &nbsp; Out&nbsp; BAL&nbsp; &nbsp; 1&nbsp; &nbsp;2&nbsp; IND IND BAL&nbsp; &nbsp;Good M.Vanderjagt&nbsp; &nbsp;20这就是订单的作用。它是二维数据的“排序”; 换一种说法，它返回由行号这样的一维整数索引排序行根据该矢量，会给你的专栏，正确的面向行的排序DIST这是它的工作原理。上面，sort用于对Dist列进行排序; 要对Dist列上的整个数据框进行排序，我们使用'order' 与上面使用的'sort'完全相同：ndx = order(fg$Dist, decreasing=T)（我通常将从'order'返回的数组绑定到变量'ndx'，它代表'index'，因为我将它用作索引数组来排序。）那是第1步，这是第2步：'ndx'，'sort'返回的内容然后用作索引数组来重新排序数据帧'fg'：fg_sorted = fg[ndx,]fg_sorted是紧接在上面的重新排序的数据帧。总而言之，'sort'用于创建索引数组（指定要排序的列的排序顺序），然后将其用作索引数组以重新排序数据框（或矩阵）。

Answer 3

？order告诉你原始向量的哪个元素需要放在第一个，第二个等，以便对原始向量进行排序，而？rank告诉你哪个元素具有最低，第二低等值。例如：>&nbsp;a&nbsp;<-&nbsp;c(45,&nbsp;50,&nbsp;10,&nbsp;96)>&nbsp;order(a)&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;3&nbsp;1&nbsp;2&nbsp;4&nbsp;&nbsp;>&nbsp;rank(a)&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;2&nbsp;3&nbsp;1&nbsp;4所以order(a)说，“当你排序时，把第三个元素放在第一位......”，而是rank(a)说，'第一个元素是第二个最低......'。（请注意，他们都同意哪个元素最低等等;它们只是以不同的方式呈现信息。）因此，我们看到我们可以使用order()排序，但我们不能使用rank()这种方式：>&nbsp;a[order(a)]&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;10&nbsp;45&nbsp;50&nbsp;96&nbsp;&nbsp;>&nbsp;sort(a)&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;10&nbsp;45&nbsp;50&nbsp;96&nbsp;&nbsp;>&nbsp;a[rank(a)]&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;50&nbsp;10&nbsp;45&nbsp;96通常，除非已经对矢量进行了排序，否则order()它将不相等rank()：>&nbsp;b&nbsp;<-&nbsp;sort(a)&nbsp;&nbsp;>&nbsp;order(b)==rank(b)&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;TRUE&nbsp;TRUE&nbsp;TRUE&nbsp;TRUE此外，由于order()（基本上）在数据行上操作，您可以在不影响信息的情况下编写它们，但反过来会产生乱码：>&nbsp;order(rank(a))==order(a)&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;TRUE&nbsp;TRUE&nbsp;TRUE&nbsp;TRUE&nbsp;&nbsp;>&nbsp;rank(order(a))==rank(a)&nbsp;&nbsp;[1]&nbsp;FALSE&nbsp;FALSE&nbsp;FALSE&nbsp;&nbsp;TRUE