为什么R中的order（）在传递子集数据框时会生成NA？
问题描述：
在理解这里发生的事情时有点麻烦，在我看来，这两种排序下面数据框的方法是等价的。为什么R中的order（）在传递子集数据框时会生成NA？
我们的数据帧，
cols <- c("chr","id","value")
df <- data.frame(c(1:5),c("ENSG1","ENSG2","ENSG3","ENSG4","ENSG5"),runif(5,5.0,10.0))
names(df) <- cols
df <- df[sample(nrow(df)),]
df
chr id value
5 ENSG5 8.913645
2 ENSG2 6.117744
4 ENSG4 8.558403
3 ENSG3 9.625546
1 ENSG1 6.105577
现在，方法1：
df[order(df[,c("chr","id")]),]
chr id value
1 ENSG1 6.105577
2 ENSG2 6.117744
3 ENSG3 9.625546
4 ENSG4 8.558403
5 ENSG5 8.913645
NA <NA> NA
NA <NA> NA
NA <NA> NA
NA <NA> NA
NA <NA> NA
以NAS会抛出一些奇怪的原因，而通过在DF列order()中，
方法2：
df[order(df$chr,df$id),]
chr id value
1 ENSG1 6.105577
2 ENSG2 6.117744
3 ENSG3 9.625546
4 ENSG4 8.558403
5 ENSG5 8.913645
或者没有。
有人可以解释为什么方法1和方法2不可互换吗？
答
当我们看?order，它的第一个参数被记录为：
数字的，复杂的，字符或逻辑向量的序列，所有具有相同长度的，或归类ř对象。
没有什么真的表明它可以在数据帧上工作。 “分类的R对象”有点含糊，并暗示数据框不会抛出错误，但它肯定不会说“或数据框”。
的说明说：
请参阅如何使用这些功能对数据帧进行排序的示例等
当你调用order或数据帧，你可以看到会发生什么情况：
order(data.frame(a = 1:5, b = 5:1))
# [1] 1 10 2 9 3 8 4 7 5 6
它看起来像是将数据帧强制转换为向量，而ord它是。通常不是很有用。这就是为什么当你运行df[order(df[,c("chr","id")]),]时，你会得到NA行。您的输入数据帧有2列，因此order()输出的行数是数据帧的两倍。
您已经找到了订购数据帧的正确方法，即将实际向量输入order。矢量可以是数据框的单独列，也可以是正确长度的其他矢量。
我相信这是因为'order'强制你的'df'为'matrix'，然后对它进行排序。由于'R'中的矩阵只是具有'dim'属性的矢量，输出是第一列的顺序，后面是第二列的顺序。那么，什么索引'df'是一个长度为10的向量。尝试只运行'order'而不使用'df'并查看结果。 –
订单不适用于子集数据框，因为它根本不适用于数据框。当你在向量上调用它时（它恰好是数据框中的列），它确实有效。 – Gregor