R里的arrange() 函數(shù)的工作方式與 filter() 函數(shù)非常相似，但前者不是選擇行，而是改變行的

順序。它接受一個數(shù)據(jù)框和一組作為排序依據(jù)的列名（或者更復(fù)雜的表達(dá)式）作為參數(shù)。

如果列名不只一個，那么就使用后面的列在前面排序的基礎(chǔ)上繼續(xù)排序：

arrange(flights, year, month, day)
#> # A tibble: 336,776 × 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl>
#> 1 2013 1 1 517 515 2
#> 2 2013 1 1 533 529 4
#> 3 2013 1 1 542 540 2
#> 4 2013 1 1 544 545 -1
#> 5 2013 1 1 554 600 -6
#> 6 2013 1 1 554 558 -4
#> # ... with 3.368e+05 more rows, and 13 more variables:
#> # arr_time <int>, sched_arr_time <int>, arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>,
#> # dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>,
#> # minute <dbl>, time_hour <dttm>
使用 desc() 可以按列進(jìn)行降序排序：
arrange(flights, desc(arr_delay))
#> # A tibble: 336,776 × 19
#> year month day dep_time sched_dep_time dep_delay
#> <int> <int> <int> <int> <int> <dbl>
#> 1 2013 1 9 641 900 1301
#> 2 2013 6 15 1432 1935 1137
#> 3 2013 1 10 1121 1635 1126
#> 4 2013 9 20 1139 1845 1014
#> 5 2013 7 22 845 1600 1005
#> 6 2013 4 10 1100 1900 960
#> # ... with 3.368e+05 more rows, and 13 more variables:
#> # arr_time <int>, sched_arr_time <int>, arr_delay <dbl>,
#> # carrier <chr>, flight <int>, tailnum <chr>, origin <chr>,
#> # dest <chr>, air_time <dbl>, distance <dbl>, hour <dbl>,

缺失值總是排在最后：

df <- tibble(x = c(5, 2, NA))
arrange(df, x)
#> # A tibble: 3 × 1
#> x
#> <dbl>
#> 1 2
#> 2 5
#> 3 NA
arrange(df, desc(x))
#> # A tibble: 3 × 1
#> x
#> <dbl>
#> 1 5
#> 2 2
#> 3 NA

#> # minute <dbl>, time_hour <dttm>,