了解order（）函数
我试图理解order()函数是如何工作的。 我的印象是，它返回了索引的排列，当排序时，它会对原始向量进行排序。
例如，
> a <- c(45,50,10,96)
> order(a)
[1] 3 1 2 4
我预计这会返回c(2, 3, 1, 4) ，因为排序的列表将是10 45 50 96。
有人能帮我理解这个函数的返回值吗？
这似乎解释了它。
order的定义是a[order(a)]按升序排列。 这适用于你的例子，其中正确的顺序是第四，第二，第一，然后第三个元素。
您可能一直在寻找rank ，这会返回元素的排名
R> a <- c(4.1, 3.2, 6.1, 3.1)
R> order(a)
[1] 4 2 1 3
R> rank(a)
[1] 3 2 4 1
所以rank告诉你这些数字的order ， order告诉你如何让它们按升序排列。
plot(a, rank(a)/length(a))将给出CDF的图表。 为了明白为什么order是有用的，尽管试图plot(a, rank(a)/length(a),type="S") ，因为数据不是递增的
如果你有
oo<-order(a)
plot(a[oo],rank(a[oo])/length(a),type="S")
或干脆
oo<-order(a)
plot(a[oo],(1:length(a))/length(a)),type="S")
你会得到CDF的线形图。
我敢打赌你在考虑排名。
要对一维矢量或单列数据进行排序 ，只需调用排序函数并传入序列即可。
另一方面， 顺序函数对于数据二维数据的排序是必要的 - 即在矩阵或数据帧中收集多列数据。
Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result Kicker Dist
751 Out PHI 14 4 NYG PHI NYG Good D.Akers 50
491 Out KC 9 1 OAK OAK KC Good S.Janikowski 32
702 Out OAK 15 4 CLE CLE OAK Good P.Dawson 37
571 Out NE 1 2 OAK OAK NE Missed S.Janikowski 43
654 Out NYG 11 2 PHI NYG PHI Good J.Feely 26
307 Out DEN 14 2 BAL DEN BAL Good J.Elam 48
492 Out KC 13 3 DEN KC DEN Good L.Tynes 34
691 Out NYJ 17 3 BUF NYJ BUF Good M.Nugent 25
164 Out CHI 13 2 GB CHI GB Good R.Gould 25
80 Out BAL 1 2 IND IND BAL Good M.Vanderjagt 20
下面是2008年美国职业橄榄球联盟（NFL）季后赛场数据的摘录，我称之为'fg'。 假设这10个数据点代表了2008年尝试的所有实地目标; 进一步假设你想知道那一年尝试的最长射门得分的距离，谁踢了它，以及它是否成功; 你也想知道第二长和第三长等; 最后你想要最短的投篮尝试。
那么，你可以这样做：
sort(fg$Dist, decreasing=T)
返回：50 48 43 37 34 32 26 25 25 20
这是正确的，但不是很有用 - 它告诉我们最长的投篮尝试的距离，第二长的......以及最短的距离; 然而，这只是我们所知道的 - 例如，我们不知道踢球者是谁，是否尝试成功等等。当然，我们需要整个数据框按“Dist”列排序（换句话说，我们想要对单个属性Dist中的所有数据行进行排序，如下所示：
Stadium Home Week Qtr Away Off Def Result Kicker Dist
751 Out PHI 14 4 NYG PHI NYG Good D.Akers 50
307 Out DEN 14 2 BAL DEN BAL Good J.Elam 48
571 Out NE 1 2 OAK OAK NE Missed S.Janikowski 43
702 Out OAK 15 4 CLE CLE OAK Good P.Dawson 37
492 Out KC 13 3 DEN KC DEN Good L.Tynes 34
491 Out KC 9 1 OAK OAK KC Good S.Janikowski 32
654 Out NYG 11 2 PHI NYG PHI Good J.Feely 26
691 Out NYJ 17 3 BUF NYJ BUF Good M.Nugent 25
164 Out CHI 13 2 GB CHI GB Good R.Gould 25
80 Out BAL 1 2 IND IND BAL Good M.Vanderjagt 20
这是订单所要做的。 对二维数据是“排序”的; 换一种方式，它返回一个由行号组成的一维整数索引，这样根据该向量对行进行排序，会在列上给出正确的面向行的排序Dist
这是它的工作原理。 上面，sort用于排列Dist列; 要对Dist列上的整个数据帧进行排序，我们使用'order'与上面使用'sort'的方式完全相同：
ndx = order(fg$Dist, decreasing=T)
（我通常将从'order'返回的数组绑定到变量'ndx'，它代表'index'，因为我将使用它作为索引数组进行排序。）
那是第1步，这里是第2步：
'ndx'，'sort'返回的内容然后用作索引数组重新排序数据帧'fg'：
fg_sorted = fg[ndx,]
fg_sorted是紧接在上面的重新排序的数据帧。
总之，'sort'用于创建一个索引数组（指定要排序的列的排序顺序），然后将其用作索引数组重新排序数据帧（或矩阵）。
（我认为在这里简单介绍@doug发布的优秀材料以及通过@duffymo链接的想法可能会有所帮助;对于每个btw，+1都是这样。）
？order告诉你哪个原始矢量的元素需要被放置第一，第二等，以便对原始矢量进行排序，而？rank告诉你哪个元素具有最低，第二低等等值。 例如：
> a <- c(45, 50, 10, 96)
> order(a)
[1] 3 1 2 4
> rank(a)
[1] 2 3 1 4
因此， order(a)在说，'当你排序时把第三个元素放在第一个元素中'，而rank(a)说'第一个元素是第二个最低元素...'。 （请注意，它们都同意哪个元素最低，等等;它们只是以不同的方式呈现信息）。因此，我们看到我们可以使用order()进行排序，但是我们不能使用rank()方法：
> a[order(a)]
[1] 10 45 50 96
> sort(a)
[1] 10 45 50 96
> a[rank(a)]
[1] 50 10 45 96
一般来说， order()不会等于rank()除非vector已经被排序：
> b <- sort(a)
> order(b)==rank(b)
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE
另外，由于order() （基本上）是在数据层次上进行操作，因此您可以在不影响信息的情况下编写它们，但反过来会产生乱码：
> order(rank(a))==order(a)
[1] TRUE TRUE TRUE TRUE
> rank(order(a))==rank(a)
[1] FALSE FALSE FALSE TRUE