使用R包dplyr的函数arrange更简单，更简洁：
#多条件排序：使用dplyr::arrange
library(dplyr)
data("iris")
head(iris)
#第一列升序，然后是第三列升序
arrange(iris,iris[,1],iris[,3])
#第一列升序，然后是第三列降序
arrange(iris,iris[,1],-iris[,3])
扩展资料
R语言排序函数sort()，rank()，order()
>x<-c(97,93,85,74,32,100,99,67)
>sort(x)
[1]32677485939799100
>order(x)
[1]58432176
>rank(x)
[1]65431872
duplicated() 找出重复出现的元素。给出一例子>test<-c(21,22,22,23,22,23,24)
>duplicated(test)
[1] FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE
看得出duplicated()给出的是判断坐标：首次出现的22，函数给的值是F，但再次出现就成T了。
>indicator<-duplicated(test)
>table(test[indicator])
22 23
2 1
这是重复出现了几次(不包括首次)
所以你要的加1就行了。
>table(test[indicator])+1
22 23
3 2
R语言中实现层次聚类模型大家好！在这篇文章中，我将向你展示如何在R中进行层次聚类。
什么是分层聚类？
分层聚类是一种可供选择的方法，它可以自下而上地构建层次结构，并且不需要我们事先指定聚类的数量。
该算法的工作原理如下：
将每个数据点放入其自己的群集中。
确定最近的两个群集并将它们组合成一个群集。
重复上述步骤，直到所有数据点位于一个群集中。
一旦完成，它通常由树状结构表示。
让我们看看分层聚类算法可以做得多好。我们可以使用hclust这个。hclust要求我们以距离矩阵的形式提供数据。我们可以通过使用dist。默认情况下，使用完整的链接方法。
这会生成以下树形图：
从图中我们可以看出，群集总数的最佳选择是3或4：
要做到这一点，我们可以使用所需数量的群集来切断树cutree。
现在，让我们将它与原始物种进行比较。
它看起来像算法成功地将物种setosa的所有花分为簇1，并将virginica分为簇2，但是与花斑杂交有困难。如果你看看显示不同物种的原始图，你可以理解为什么：
让我们看看我们是否可以通过使用不同的连接方法更好。这一次，我们将使用平均连接方法：
这给了我们以下树状图：
我们可以看到，群集数量的两个最佳选择是3或5.让我们用cutree它来将它降到3个群集。
我们可以看到，这一次，该算法在聚类数据方面做得更好，只有6个数据点出错。
我们可以如下绘制它与原始数据进行比较：
这给了我们下面的图表：
内部颜色与外部颜色不匹配的所有点都是不正确聚类的点。
