R | 데이터 정렬, sort()와 order()의 차이

데이터를 분석하다 보면, 데이터 정렬을 자주 해야합니다. 그럴때 R에서는 order(), sort() 기능을 이용해 간편하게 오름차순과 내림차순으로 데이터를 정렬할 수 있는데요 이 두 기능이 가져오는 결과는 조금 다릅니다.

 

우선 데이터 셋을 만들어줍니다.

> v1 <- c("Apple", "Orange", "Apple", "Orange", "Apple", "Orange", "Apple")
> v2 <- c(1, 2, 3, 3, 2, 1, 1) 
> v3 <- c(1000, 2000, 2000, 1000, 3000, 3000, 2000)
> v123 <- data.frame(v1, v2, v3)
> v123
      v1 v2   v3
1  Apple  1 1000
2 Orange  2 2000
3  Apple  3 2000
4 Orange  3 1000
5  Apple  2 3000
6 Orange  1 3000
7  Apple  1 2000

 

과일별 갯수와 가격을 나타내는 데이터를 이용해 가격을 정렬해서 가격이 어떻게 분포하는지를 확인하려 한다면 sort()를 사용해보자.

# sort( )

sort(x, decreasing = F) 를 이용해서 간단하게 가격을 오름차순 정렬해볼 수 있습니다.

> sort(v3)
[1] 1000 1000 2000 2000 2000 3000 3000
> sort(v3, decreasing = T)
[1] 3000 3000 2000 2000 2000 1000 1000

숫자는 오름차순을 기본으로 실행이 되며(decreasing = F), 반대로 내림차순을 할 수도 있습니다(decreasing = T).

하지만 실제로 분석을 하면 sort() 보다는 order()를 사용할 일이 대부분인데 그 이유는 결과값의 차이에 있습니다.

# order( )

> order(v3)
[1] 1 4 2 3 7 5 6
> order(-v3)
[1] 5 6 2 3 7 1 4

결과값이 어떻게 다른지 눈치 채셨나요? order()는 결과값으로 index number를 뱉어줍니다. 그리고 decreasing 옵션을 넣는 방법도 '-'를 넣어주는것으로 더욱 직관적입니다. 그래서 데이터 테이블의 정렬에 유용합니다.

 

# order( )를 이용해 데이터 테이블 정렬

> v123[order(v123$v2),]
      v1 v2   v3
1  Apple  1 1000
6 Orange  1 3000
7  Apple  1 2000
2 Orange  2 2000
5  Apple  2 3000
3  Apple  3 2000
4 Orange  3 1000

> v123[order(v123$v2, -v123$v3),]
      v1 v2   v3
6 Orange  1 3000
7  Apple  1 2000
1  Apple  1 1000
5  Apple  2 3000
2 Orange  2 2000
3  Apple  3 2000
4 Orange  3 1000

 

R에서 데이터를 정렬해야할때는 order()를 사용해주세요.