การเรียงดาต้าเฟรมตามคอลัมน์

การเรียงดาต้าเฟรมตามคอลัมน์เดียว

df <- data.frame(
  name = c('Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Diana'),
  age  = c(35, 28, 42, 31),
  salary = c(55000, 48000, 72000, 61000)
)
df[order(df$age), ]

การเรียงจากมากไปน้อยด้วยการทำให้เป็นลบ

df <- data.frame(
  name   = c('Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Diana'),
  salary = c(55000, 48000, 72000, 61000)
)
# Highest salary first
df[order(-df$salary), ]

การเรียงหลายคอลัมน์

df <- data.frame(
  dept   = c('Eng', 'HR', 'Eng', 'HR', 'Eng'),
  name   = c('Zara', 'Bob', 'Alice', 'Eve', 'Mike'),
  salary = c(90000, 55000, 85000, 58000, 78000)
)
# Sort by dept, then by salary descending within dept
df[order(df$dept, -df$salary), ]

การเรียงคอลัมน์ข้อความ

df <- data.frame(
  city    = c('Paris', 'Athens', 'Berlin', 'London'),
  pop_mil = c(2.1, 0.6, 3.6, 9.0)
)
# Alphabetical by city
df[order(df$city), ]
# Reverse alphabetical
df[order(df$city, decreasing = TRUE), ]

การตั้งหมายเลขแถวใหม่หลังการเรียง

df <- data.frame(
  x = c(30, 10, 20),
  y = c('c', 'a', 'b')
)
sorted <- df[order(df$x), ]
cat('Before reset:\n'); print(sorted)
row.names(sorted) <- NULL
cat('After reset:\n');  print(sorted)

การเรียงเมื่อมีค่า NA

df <- data.frame(
  name  = c('Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave'),
  score = c(85, NA, 92, NA)
)
cat('NAs last (default):\n')
print(df[order(df$score), ])
cat('NAs first:\n')
print(df[order(df$score, na.last = FALSE), ])

dplyr::arrange() เป็นทางเลือกสมัยใหม่

# dplyr::arrange() syntax (requires dplyr installed)
# library(dplyr)
# df |> arrange(salary)           # ascending
# df |> arrange(desc(salary))     # descending
# df |> arrange(dept, desc(salary)) # multi-column

# Equivalent base R:
df <- data.frame(dept=c('A','B','A'), salary=c(50,70,60))
df[order(df$dept, -df$salary), ]

การเรียงแฟกเตอร์ตามลำดับระดับ

df <- data.frame(
  priority = factor(c('Low', 'High', 'Medium', 'High', 'Low'),
                    levels = c('Low', 'Medium', 'High')),
  task = c('T1', 'T2', 'T3', 'T4', 'T5')
)
# Sorts by factor level (Low < Medium < High)
df[order(df$priority), ]

การเรียงและเลือกแถวด้านบน

df <- data.frame(
  product = c('A', 'B', 'C', 'D', 'E'),
  revenue = c(1200, 4500, 890, 3100, 2750)
)
# Top 3 by revenue
top3 <- head(df[order(-df$revenue), ], 3)
row.names(top3) <- NULL
print(top3)

การเรียงโดยตรงเทียบกับการกำหนดผลลัพธ์

df <- data.frame(
  x = c(3, 1, 4, 1, 5, 9),
  y = c('c', 'a', 'd', 'b', 'e', 'i')
)
# Safe: assign to new variable
df_sorted <- df[order(df$x), ]
# Or overwrite original:
df <- df[order(df$x), ]
row.names(df) <- NULL
print(df)

ขั้นตอนการเรียงแบบสมบูรณ์

employees <- data.frame(
  name   = c('Alice', 'Bob', 'Carol', 'Dave', 'Eve'),
  dept   = c('IT', 'HR', 'IT', 'HR', 'IT'),
  salary = c(85000, 58000, 92000, 63000, 78000)
)
result <- employees[order(employees$dept, -employees$salary), ]
row.names(result) <- NULL
print(result)

ตรวจสอบความเข้าใจ

การเรียงดาต้าเฟรม: ประเด็นสำคัญ

df <- data.frame(
  name = c('Zara', 'Ana', 'Bob', 'Ana'),
  score = c(90, 85, 92, 88)
)
# Sort by name asc, score desc
result <- df[order(df$name, -df$score), ]
row.names(result) <- NULL
print(result)