理解order（）函數我試圖了解該order()功能的工作原理。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我本來希望這會返回c(2, 3, 1, 4)，因為排序的列表將是10 45 50 96。有人能幫我理解這個函數的返回值嗎？
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大話西游666
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這似乎可以解釋它。
的定義
order是，a[order(a)]為遞增次序。這適用于您的示例，其中正確的順序是第四，第二，第一，然后第三個元素。您可能一直在尋找
rank，它返回元素的等級，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告訴您數字的順序，order告訴您如何按升序獲取它們。
plot(a, rank(a)/length(a))將給出CDF的圖表。order但是，要知道為什么 有用，嘗試plot(a, rank(a)/length(a),type="S")哪個會弄亂，因為數據不是按順序遞增如果您這樣做
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")
獲得了CDF的折線圖。
我打賭你在考慮排名。
眼眸繁星
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要對1D向量或單列數據進行排序，只需調用sort函數并傳入序列。
另一方面，順序函數對于對數據二維數據進行排序是必要的- 即，在矩陣或數據幀中收集的多列數據。
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
以下是2008年NFL賽季投籃數據的摘錄，這是一個我稱之為“fg”的數據幀。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次數的距離，踢球的距離以及是否好的; 你也想知道第二長，第三長，等等。最后你想要最短的射門嘗試。
好吧，你可以這樣做：
sort(fg$Dist, decreasing=T)
返回：50 48 43 37 34 32 26 25 25 20
這是正確的，但不是很有用 - 它確實告訴我們最長的射門嘗試的距離，第二長的，......以及最短的; 然而，這就是我們所知道的 - 例如，我們不知道踢球者是誰，嘗試是否成功等等。當然，我們需要在“Dist”欄上排序整個數據框（換句話說，我們想要對單個屬性Dist。上的所有數據行進行排序，如下所示：
Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result Kicker Dist
751 Out PHI 14 4 NYG PHI NYG Good D.Akers 50
307 Out DEN 14 2 BAL DEN BAL Good J.Elam 48
571 Out NE 1 2 OAK OAK NE Missed S.Janikowski 43
702 Out OAK 15 4 CLE CLE OAK Good P.Dawson 37
492 Out KC 13 3 DEN KC DEN Good L.Tynes 34
491 Out KC 9 1 OAK OAK KC Good S.Janikowski 32
654 Out NYG 11 2 PHI NYG PHI Good J.Feely 26
691 Out NYJ 17 3 BUF NYJ BUF Good M.Nugent 25
164 Out CHI 13 2 GB CHI GB Good R.Gould 25
80 Out BAL 1 2 IND IND BAL Good M.Vanderjagt 20
這就是訂單的作用。它是二維數據的“排序”; 換一種說法，它返回由行號這樣的一維整數索引排序行根據該矢量，會給你的專欄，正確的面向行的排序DIST
這是它的工作原理。上面，sort用于對Dist列進行排序; 要對Dist列上的整個數據框進行排序，我們使用'order' 與上面使用的'sort'完全相同：
ndx = order(fg$Dist, decreasing=T)
（我通常將從'order'返回的數組綁定到變量'ndx'，它代表'index'，因為我將它用作索引數組來排序。）
那是第1步，這是第2步：
'ndx'，'sort'返回的內容然后用作索引數組來重新排序數據幀'fg'：
fg_sorted = fg[ndx,]
fg_sorted是緊接在上面的重新排序的數據幀。
總而言之，'sort'用于創建索引數組（指定要排序的列的排序順序），然后將其用作索引數組以重新排序數據框（或矩陣）。
汪汪一只貓
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？order告訴你原始向量的哪個元素需要放在第一個，第二個等，以便對原始向量進行排序，而？rank告訴你哪個元素具有最低，第二低等值。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)說，“當你排序時，把第三個元素放在第一位......”，而是rank(a)說，'第一個元素是第二個最低......'。（請注意，他們都同意哪個元素最低等等;它們只是以不同的方式呈現信息。）因此，我們看到我們可以使用order()排序，但我們不能使用rank()這種方式：
> a[order(a)] [1] 10 45 50 96 > sort(a) [1] 10 45 50 96 > a[rank(a)] [1] 50 10 45 96
通常，除非已經對矢量進行了排序，否則order()它將不相等rank()：
> b <- sort(a) > order(b)==rank(b) [1] TRUE TRUE TRUE TRUE
此外，由于order()（基本上）在數據行上操作，您可以在不影響信息的情況下編寫它們，但反過來會產生亂碼：
> order(rank(a))==order(a) [1] TRUE TRUE TRUE TRUE > rank(order(a))==rank(a) [1] FALSE FALSE FALSE TRUE
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