順序付け要因に関する多くの投稿を調べましたが、私の問題に一致するものは見つかりませんでした。残念ながら、R に関する私の知識はまだかなり初歩的なものです。
私が扱っている考古学的遺物のカタログのサブセットがあります。診断履歴アーティファクト タイプとサイト テストの場所をクロス集計しようとしています。ddply または tapply で十分に簡単です。
私の問題は、アーティファクトの種類 (要因) を平均診断日 (番号/年) で並べ替えたいことです。アルファベット順に取得し続けます。順序付けされた要素にする必要があることはわかっていますが、他の列の年の値で順序付けする方法がわかりません。
IDENTIFY MIDDATE
engine-turned fine red stoneware 1769
white salt-glazed stoneware, scratch blue 1760
wrought nail, 'L' head 1760
yellow lead-glazed buff earthenware 1732
...
注文する必要があるもの:
IDENTIFY MIDDATE
yellow lead-glazed buff earthenware 1732
white salt-glazed stoneware, scratch blue 1760
wrought nail, 'L' head 1760
engine-turned fine red stoneware 1769
...
因子 (IDENTIFY) は、日付 (MIDDATE) で並べ替える必要があります。私はそれを持っていると思った
Catalog$IDENTIFY<-factor(Catalog$IDENTIFY,levels=Catalog$MIDDATE,ordered=TRUE)
しかし、警告が表示されます:
In `levels<-`(`*tmp*`, value = if (nl == nL) as.character(labels)
else paste0(labels,: duplicated levels will not be allowed
in factors anymore
IDENTIFY には最大 130 の要素レベルがあり、多くは MIDDATE の値が同じであるため、IDENTIFY を MIDDATE と別の列 TYPENAME で並べ替える必要があります。
もう少し詳しく：
私はデータフレームを持っています。これは次のCatalogように分解されます（つまりstr(Catalog)）：
> str(Catalog)
'data.frame': 2211 obs. of 15 variables:
$ TRENCH : Factor w/ 7 levels "DRT 1","DRT 2",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ U_TYPE : Factor w/ 3 levels "EU","INC","STP": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ U_LBL : Factor w/ 165 levels "001","005","007",..: 72 72 72 72 72 72 ...
$ L_STRAT : Factor w/ 217 levels "#2-7/25","[3]",..: 4 4 4 4 4 4 89 89 89 89 ...
$ START : num 0 0 0 0 0 0 39.4 39.4 39.4 39.4 ...
$ END : num 39.4 39.4 39.4 39.4 39.4 39.4 43.2 43.2 43.2 43.2 ...
$ Qty : int 1 1 3 5 1 1 6 8 1 1 ...
$ MATNAME : Factor w/ 6 levels "Ceramics","Chipped Stone",..: 1 1 1 5 5 6 ...
$ TYPENAME: Factor w/ 9 levels "Architectural Hardware",..: 9 9 9 1 1 3 9 ...
$ CATNAME : Factor w/ 32 levels "Biface","Bottle Glass",..: 24 29 29 6 24 ...
$ IDENTIFY: Factor w/ 112 levels "amethyst bottle glass",..: 17 91 96 71 103 ...
$ BEGDATE : int 1820 1820 1830 1835 1700 NA 1670 1762 1800 1720 ...
$ ENDDATE : int 1900 1970 1860 1875 1820 NA 1795 1820 1820 1780 ...
$ OCC_LBL : Ord.factor w/ 5 levels "Late 19th Century"<..: 2 1 2 2 4 5 4 3 ...
$ MIDDATE : num 1860 1895 1845 1855 1760 ...
IDENTIFY順序付けられた因子を作成し、並べ替えMIDDATE-> TYPENAME-> alpha byする必要がありIDENTIFYます。
私が実際に得ていないのは、複数の列からの注文を組み合わせて並べ替える方法です。
私はデータベースでこれを行うだけですが、実行しているものの多くは、あらゆる種類のクロス集計内の加重平均です (たとえば、場所ごとのアーティファクト クラスの地表面下の加重平均深さ)...
...Access では実行可能ですが、面倒で予測不可能です。R での管理ははるかに簡単でクリーンですが、結果のテーブルを手動で再ソートする必要はありません。
私が作成しようとしているのは、これらの線に沿った多くのものです。
>xtab.Catalog<-tapply(Catalog$Qty,list(Catalog$IDENTIFY,Catalog$TRENCH),sum)
IDENTIFY DRT1 DRT2 DRT3 DRT4 DRT5 DRT6
Staffordshire stoneware 4 NA NA NA NA NA
undecorated delftware 6 4 NA NA NA NA
unidentified wrought nail 15 9 3 1 3 NA
white salt-glazed stoneware 6 1 1 NA 2 1
white salt-glazed scratch blue 1 NA NA NA NA NA
white stoneware, slip-dipped NA NA NA NA NA NA
wrought nail, 'L' head 2 NA NA NA NA NA
wrought nail, 'rose' head 62 21 4 NA 1 1
wrought nail, 'T' head 2 NA 1 NA NA 1
yellow lead-glazed 12 NA NA NA 1 3
...
...しかし、アルファベット順ではなく、論理的な (つまり、時系列/タイプ) 順序で並べ替える必要があります。