r - 在数据框中交换行和排序

Question

我发现在 R 中对数据框中的某些行进行排序有点棘手。数据具有以下结构。

df <- 
ID   TIME   DVID    AMT   DV    PERIOD
 1    0      0      50    NA    1 
 1    0.5    1      0     10    1
 1    0.5    2      0     15    1
 2    600    0      100   NA    2
 2    600    1      0     2.5   2
 2    600    2      0     4     2
 2    602    1      0     20    2
 2    602    2      0     35    2
 3    800    0      50    NA    3
 3    800    1      0     5     3
 3    800    2      0     10    3

对于 PERIOD >= 2我想将 DVID 的行交换为 DVID 1、2，然后是 0，如下面的输出数据框 dfout .数据也必须按 ID、TIME、PERIOD 排序。

我尝试使用 orderBy但可以达到我的目标。使用 orderBy 的示例这是。

library(doBy)
dfout <- orderBy(~ID+TIME+PERIOD, data=df)

输出应该是这样的:

dfout <- 
ID   TIME   DVID    AMT   DV    PERIOD
 1    0      0      50    NA    1 
 1    0.5    1      0     10    1
 1    0.5    2      0     15    1
 2    600    1      0     2.5   2
 2    600    2      0     4     2
 2    600    0      100   NA    2
 2    602    1      0     20    2
 2    602    2      0     35    2
 3    800    1      0     5     3
 3    800    2      0     10    3
 3    800    0      50    NA    3

如果有人分享如何在 R 中做到这一点的技巧，我将不胜感激。

Answer 1

我们可以在没有任何组的情况下做到这一点，这样做应该会更快。

library(dplyr)
df %>%
    arrange(ID, PERIOD, TIME, replace(DVID, PERIOD > 1 & DVID==0, 3))
#     ID  TIME DVID AMT   DV PERIOD
#1   1   0.0    0  50   NA      1
#2   1   0.5    1   0 10.0      1
#3   1   0.5    2   0 15.0      1
#4   2 600.0    1   0  2.5      2
#5   2 600.0    2   0  4.0      2
#6   2 600.0    0 100   NA      2
#7   2 602.0    1   0 20.0      2
#8   2 602.0    2   0 35.0      2
#9   3 800.0    1   0  5.0      3
#10  3 800.0    2   0 10.0      3
#11  3 800.0    0  50   NA      3

或使用 data.table

library(data.table)
setDT(df)[PERIOD > 1 & DVID==0, DVID1:= 3][order(ID, TIME, PERIOD, 
                      pmax(DVID, DVID1, na.rm=TRUE))][, DVID1 := NULL][]

或使用 base R

df[order(df$ID, df$PERIOD, df$TIME, with(df, replace(DVID,PERIOD>1 & DVID ==0, 3))),]
#   ID  TIME DVID AMT   DV PERIOD
#1   1   0.0    0  50   NA      1
#2   1   0.5    1   0 10.0      1
#3   1   0.5    2   0 15.0      1
#5   2 600.0    1   0  2.5      2
#6   2 600.0    2   0  4.0      2
#4   2 600.0    0 100   NA      2
#7   2 602.0    1   0 20.0      2
#8   2 602.0    2   0 35.0      2
#10  3 800.0    1   0  5.0      3
#11  3 800.0    2   0 10.0      3
#9   3 800.0    0  50   NA      3