كيفية فرز وترتيب البيانات في R

اقرأ في هذا المقال


يعد فرز البيانات وترتيبها من المهام الحاسمة في تحليل البيانات التي تسمح للمحللين بتنظيم البيانات وعرضها بطريقة مفيدة، توفر (R) العديد من المكتبات والوظائف لفرز البيانات وترتيبها، مما يسهل استخراج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة.

كيفية فرز وترتيب البيانات في R

  • وظيفة (R) الأساسية لفرز البيانات هي (() Sort)، تقوم الدالة (() sort) بفرز متجه أو مصفوفة بترتيب تصاعدي أو تنازلي، بناء الجملة الخاص بوظيفة الفرز (() sort) هو كما يلي:

sort(x, decreasing = FALSE)

  • حيث (x) هو المتجه أو المصفوفة المراد فرزها، والتناقص هو قيمة منطقية تشير إلى ما إذا كان سيتم الفرز بترتيب تنازلي (الافتراضي هو FALSE)، على سبيل المثال، لفرز متجه من الأرقام بترتيب تصاعدي، يمكنك استخدام الكود التالي:

x <- c(3, 2, 1, 5, 4)
sort(x)

  • وظيفة (() order) هي وظيفة أخرى مفيدة لفرز البيانات في (R)، وتعيد الدالة (() order) المؤشرات التي من شأنها أن تفرز متجهًا أو مصفوفة بترتيب تصاعدي أو تنازلي، بناء الجملة لوظيفة (() order) كما يلي:

order(x, decreasing = FALSE)

  • حيث (x) هو المتجه أو المصفوفة المراد فرزها، والتناقص هو قيمة منطقية تشير إلى ما إذا كان سيتم الفرز بترتيب تنازلي (الافتراضي هو FALSE).
  • على سبيل المثال، لفرز متجه من الأرقام بترتيب تصاعدي والحصول على المؤشرات المقابلة، يمكنك استخدام الكود التالي:

x <- c(3, 2, 1, 5, 4)
order(x)

  • وظيفة الترتيب (() arrange) من مكتبة (dplyr) هي وظيفة أخرى مفيدة لفرز البيانات في (R)، تسمح لك وظيفة (() arrange) بفرز إطار بيانات بناءً على عمود واحد أو أكثر، يكون بناء الجملة الخاص بوظيفة (() arrange) كما يلي:

arrange(data, col1, col2, …)

  • حيث البيانات (data) هي اسم إطار البيانات، و(col1 و col2) وما إلى ذلك هي أسماء الأعمدة التي يتم الفرز وفقًا لها.
  • على سبيل المثال، لفرز إطار بيانات حسب عمود “العمر” بترتيب تنازلي ثم حسب عمود “الاسم” بترتيب تصاعدي، يمكنك استخدام الكود التالي:

arrange(data, desc(age), name)

يعد فرز البيانات وترتيبها من المهام الحاسمة في تحليل البيانات التي تسمح للمحللين بتنظيم البيانات وعرضها بطريقة مفيدة، توفر (R) العديد من المكتبات والوظائف لفرز البيانات وترتيبها، مما يسهل استخراج الرؤى من مجموعات البيانات الكبيرة، من خلال إتقان هذه الأدوات، يمكن لمحللي البيانات التأكد من أن تحليلهم يعتمد على بيانات منظمة وذات مغزى، مما يؤدي إلى رؤى أكثر موثوقية واتخاذ قرارات أفضل.

المصدر: "R Graphics Cookbook" by Winston Chang"The Art of R Programming" by Norman Matloff"Advanced R" by Hadley Wickham"R for Data Science" by Hadley Wickham and Garrett Grolemund


شارك المقالة: