1樓：任坤
推薦用包，基本就是一步到位。
library("dplyr")
data <- data.frame(stateName=LETTERS,
lifeExpectancy=rbinom(26,90,0.8),literacy=runif(26,0.9,0.99))
data %.%
arrange(desc(lifeExpectancy),desc(literacy)) %.%
select(stateName) %.%head(n=10)
2樓：李雄輝
library("plyr")
arrange(df34; - " 負號列名是 "倒序"】, col1, -col2 就行
help(arrange) # 檢視幫助文件##補充 dplyr 包是專門正對資料框的，arrange() 用法一樣
library("dplyr")
arrange(df, ...)
3樓：
假設資料集是dat，有兩列x1, x2
可以用dat[order(dat$x1, dat$x2),]來實現先按第一列排序，再按第二列排序的需求，order函式是用來返回排序後的行號，具體可以自行檢視幫助
如何看待王垠對資料庫的理解？
付強 對於高手來說，使用自定義資料檔案也能實現資料的高效儲存 管理。但這不符合軟體工程的發展要求，也不利於軟體的開發 維護。工具就是讓普通人也能達到高手的水平。 陳寧聰 其實我不是很明白既然王垠是做PL的，那他直接把所有可能 或者大部分 的資料庫各種巧妙優化整合到乙個語言裡面來做優化不是更能體現他的...
R語言如何匯入Excel的資料？
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在進行資料分析的時候，什麼情況下需要對資料進行標準化處理？
清木 這篇blog寫的挺清楚。 天束 首先，資料標準化是為了將不同數量級的資料變成同一數量級，消除數量級的影響，比如 在K近鄰演算法中，如果不對解釋變數進行標準化，那麼具有小數量級的解釋變數的影響就微乎其微了。再者，使用神經網路這種對資料比較敏感的演算法時，數量級的差別會導致模型出現異常等等其次，資...