首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么R中的plot()在按列的值对数据帧进行排序后没有反映数据?

在R中,plot()函数用于绘制图形,可以根据数据的不同特征进行可视化展示。然而,当对数据帧按列的值进行排序后,plot()函数可能不会反映数据的排序结果。这是因为plot()函数默认按照数据帧中变量的顺序绘制图形,而不是按照数据的排序顺序。

要解决这个问题,可以使用order()函数对数据帧进行排序,并将排序后的索引应用于plot()函数。具体步骤如下:

  1. 使用order()函数对数据帧的列进行排序,例如按照某一列"column_name"的值进行排序: sorted_index <- order(data_frame$column_name)
  2. 使用排序后的索引对数据帧进行重新排序: sorted_data <- data_frame[sorted_index, ]
  3. 使用plot()函数绘制排序后的数据: plot(sorted_data)

这样,plot()函数将按照数据的排序顺序进行绘制,反映出数据的排序结果。

需要注意的是,plot()函数适用于绘制各种类型的图形,具体的应用场景和推荐的腾讯云相关产品取决于具体的数据和需求。在云计算领域,腾讯云提供了丰富的产品和服务,例如云服务器、云数据库、人工智能服务等,可以根据具体需求选择适合的产品。更多关于腾讯云产品的介绍和详细信息,可以参考腾讯云官方网站:https://cloud.tencent.com/。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

生信教程:使用拓扑加权探索基因组进化(1)

在本例,树木是使用模拟器 msms 进行模拟。如果我们有真实数据,我们将不知道这些树,并且必须使用 Relate、tsinfer 等工具来推断它们,或者仅在狭窄窗口上运行系统发育推断。...该数据在第二个文件中提供,其中包含三:每个谱系染色体、开始和结束。该文件与树文件具有相同行数。...lines zcat msms_4of10_l50k_r500_sweep.weights.tsv.gz | wc -l 权重文件代表三种拓扑,这三种拓扑也在文件定义。...图顶部树显示了我们加权 3 种不同拓扑。下图显示了权重。您将看到不同宽度颜色。每对应一个具有独特谱系块。有些块都是一种颜色,并且达到 1。...在本例,模拟涉及根据 topo1 进行种群分裂,但模拟了从 C 到 B 适应性渗入,这就是为什么 topo3 比 topo2 更普遍,也是为什么 topo3 在该区域中部有一个大尖峰原因。

29930

Pandas知识点-排序操作

在上面的例子,level指定按“收盘价”进行降序排序,如果sort_remaining为True,按“收盘价”排序,如果“收盘价”中有相等,会继续按剩余(level没有指定)行索引“日期”进行降序排序...继续上面的情况,按多重索引第一个行索引排序不继续排序,如果第一个行索引中有相等,结果顺序是什么样呢?是不是保持原始数据先后顺序?...按指定进行排序 在按排序前,请特别注意:按行索引排序和按排序都是进行排序,按索引排序和按行排序都是进行排序。避免被绕晕了。 ?...如果排序,by参数必须传入列索引,如果排序,by参数必须传入行索引。 因为DataFrame存储每一数据类型通常不一样,有些数据类型之间不支持排序,所以不一定能对排序。...inplace参数用于设置是否数据修改,数据修改时没有返回,不能链式调用。kind参数用于设置使用排序算法,在按多重索引排序和按多个排序时无效。

1.8K30
  • Pandas 秘籍:6~11

    类似地,AB,H和R是两个数据唯一出现。 即使我们在指定fill_value参数情况下使用add方法,我们仍然缺少。 这是因为在我们输入数据从来没有行和某些组合。...如果我们按字母顺序出发地和目的地机场每种组合进行排序,那么我们将为机场之间航班使用一个标签。 为此,我们使用数据apply方法。 这与分组apply方法不同。 在步骤 3 没有形成组。...更多 您可能想知道为什么我们不能使用更简单sort_values序列方法。 此方法不是独立进行排序,而是将行或保留为单个记录,就像在进行数据分析时所期望那样。...更多 我们原始犯罪数据排序,并且切片仍按预期工作。 索引进行排序将导致性能大幅提高。...在按年份分组,第 6 步使用自定义聚合函数,然后以与以前相同方式结果进行平滑处理。 这些结果可以直接绘制在同一张图上,但是由于要大得多,因此我们选择创建一个带有两个轴全新图形。

    34K10

    R语言函数含义与用法,实现过程解读

    函数( function): 能够在Rworkspace存储对象。我们可以通过函数来扩展R功能。 二   简单操作,数值与向量 2.1 向量与赋值 R命名了数据结构进行操作。...挂接和卸载数据 当觉得使用'$'引用数据元素(如't$home')麻烦时,可以进行数据挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据元素,而无需'$',前提是数据没有同名变量...挂接若要对数据元素进行赋值操作,仍需用'$',否则视为赋值给数据元素。 赋值必须要先卸载(detach)再重新挂接,新才可见。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对散点图矩阵,矩阵由X变量其他各变量散点图组成,得到矩阵每个散点图行、长度都是固定...dotchart(x, . . . ) 创建一个x数据点图(dotchart)。点图中y轴给出x数据标签,x轴给出它们。它允许落入某一特定区间所有数据项方便进行可视化选择。

    5.7K30

    R语言函数含义与用法,实现过程解读

    函数( function): 能够在Rworkspace存储对象。我们可以通过函数来扩展R功能。 二   简单操作,数值与向量 2.1 向量与赋值 R命名了数据结构进行操作。...挂接和卸载数据 当觉得使用'$'引用数据元素(如't$home')麻烦时,可以进行数据挂接 > attach(t)      这样可以直接引用数据元素,而无需'$',前提是数据没有同名变量...挂接若要对数据元素进行赋值操作,仍需用'$',否则视为赋值给数据元素。 赋值必须要先卸载(detach)再重新挂接,新才可见。...2 显示多元数据 如果X是一个数值矩阵或数据,下面的命令 > pairs(X) 生成一个配对散点图矩阵,矩阵由X变量其他各变量散点图组成,得到矩阵每个散点图行、长度都是固定...dotchart(x, . . . ) 创建一个x数据点图(dotchart)。点图中y轴给出x数据标签,x轴给出它们。它允许落入某一特定区间所有数据项方便进行可视化选择。

    4.7K120

    多元统计分析:主成分分析

    ,而方差大就意味着信息量大, 所以,我们可以按主成分对应方差贡献率主成分进行排序,并算出累积方差贡献率, 一般,当k 处 累积方差贡献率>80时,我们就可以选择前 k 个主成分 主成分之间彼此不相关...,只选取前 k 个 按 方差贡献率(方差占比)(某个主成分方差占全部方差比重)大小 先 主成分 排序 排序,算 累积方差贡献率(Cumulative Proportion),前k个位置达到 >80%...和covariance)分解 奇异(svd)分解 princomp() : cor参数:决定是 通过 cor 还是 cov 来计算 原始数据标准化(均值0,方差1) R语言中 scale() 计算 样本协方差矩阵...(标准化协方差等于相关系数,所以,此处等同相关系数矩阵) 计算 协方差矩阵 特征 和 特征向量 按 特征 从大到小 排序 保留 最大 k 个特征向量 写出 主成分表达式,将数据转换到 特征向量...image-20201212204313015 第二个主成分(Comp.2) 主要由 x2 每百人拥有固定电话数, x3 每百人拥有移动电话数 决定, 这两个指标 是 平均量成分,反映了 电信行业电话人均普及情况

    1.5K20

    趣析逻辑回归模型评价指标

    前言 Python 实现逻辑回归,不像 SAS 那样会自动给出模型精确度评价,需要人为操作计算 Python 专属 AUC (Area Under Curve),ROC 曲线与 X 轴围成面积大小反映了模型精度...下图为利用 SAS 进行逻辑回归模型评价表,c 为模型精度 上图中左边”一致部分,不一致部分,和结“表示是评价逻辑回归模型精度三个很重要指标,其中,结又可以称为”相等“。...Python AUC 即 SAS c 统计量,计算方式为”一致 + 1/2*结“,图中即:86.1% + 1/2 * 2.6% = 0.874 评价指标原理 为什么需要引入”“这个概念...其实为了找到一致、不一致以及相等,要将每一个获得相关结果的人与每一个没有获得相关结果的人进行比较,否则怎么体现”“字,(这句话轻微拗口,得继续往下看)。...两人相比之下,模型给出履约概率高的人反倒违约了,即实际排序与模型不符,这是一个不一致。 什么是相等(结) ? 上套艳丽点衣服吧!

    52210

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    导读:数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了在Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...有了subplot参数还可以绘制子图,根据需要指定行数和数以及绘图数量。 4行3 ? 3行4 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

    1.7K30

    用Prophet在Python中进行时间序列预测

    然后,在R ,我们可以使用以下语句将查询结果集传递到数据df: df = datasets["Daily Orders"] 为了快速了解您数据框包含多少个观测,可以运行以下语句: df.shape...df.dtypes 确认数据是正确数据类型,就可以ds在数据创建一个新,是该完全相同副本: df['ds'] = df['date'] df['y'] = df['value'...您可以通过fit在Prophet对象上调用方法并传入数据框来实现此目的: 使用Prophet通过Box-Cox转换数据集拟合模型,现在就可以开始未来日期进行预测。 ...现在,我们可以使用predict方法未来数据每一行进行预测。 此时,Prophet将创建一个分配给变量数据框,其中包含该下未来日期预测yhat以及置信区间和预测部分。...我们将对预测数据特定进行逆变换,并提供先前从存储在lam变量第一个Box-Cox变换获得λ: 现在,您已将预测转换回其原始单位,现在可以将预测与历史一起可视化: ?

    1.7K10

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了在Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...有了subplot参数还可以绘制子图,根据需要指定行数和数以及绘图数量。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

    2.6K20

    python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据

    由于这是一个时间序列,如果我们想预测下一小时能耗,训练数据任何给定X向量/Y目标都应该提供当前小时用电量(Y,或目标)与前一小时(或过去多少小时)天气数据和用量(X向量)。...# 分成训练集和测试集(仍在Pandas数据)。 xtrain = elec_and_weather[train_start:train_end]。...当模型在按比例数据进行训练时,模型就会决定哪些变量更有影响力,而不是由任意比例/数量级来预先决定这种影响力。 训练SVR模型 将模型拟合训练数据!...# 绘制预测和实际 plt.plot(index,y_test_df,color='k') plt.plot(predictindex,predict_y) 重新取样结果为每日千瓦时 ### ...如果不取绝对,而模型没有什么偏差,你最终会得到接近零结果,这个方法就没有价值了。

    1.8K10

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了在Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...有了subplot参数还可以绘制子图,根据需要指定行数和数以及绘图数量。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

    2.5K20

    如何利用维基百科数据可视化当代音乐史

    不幸是,当所有这些信息表长度不同,有不同 HTML 嵌套和不完整数据时,这些数据会变得特别混杂(竟然没有人将Gorillaz 音乐进行归类?!)。...这样做优点是加倍,它可以让我们从一次运行收集所有必要信息;同时,也帮助我们从用户定义音乐流派关键词进行分类。...#添加”key”,如果key是流派字典键值则为1,否则为0。拷贝数据,使 #用.loc[(tuple)]函数以避免切片链警告。...b', 'alt','latin', 'reggae', 'electronic', 'punk', 'grunge', 'metal', ] #对数据重新排序所有行求平均 gdf =gdf...b', 'alt','latin', 'reggae', 'electronic', 'punk', 'grunge', 'metal', ] #对数据框重新排序求平均 gdf =gdf[

    1.7K70

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    整理 | 晓查 来自 | 量子位 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了在Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...有了subplot参数还可以绘制子图,根据需要指定行数和数以及绘图数量。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

    1.8K50

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    晓查 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了在Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...有了subplot参数还可以绘制子图,根据需要指定行数和数以及绘图数量。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

    1.9K10

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    本文经AI新媒体量子位(QbitAI)授权转载,转载请联系出处 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了在Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...有了subplot参数还可以绘制子图,根据需要指定行数和数以及绘图数量。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

    2.6K20

    Pandas Sort:你 Python 数据排序指南

    () 在对进行排序时组织缺失数据 使用set to DataFrame进行就地排序inplaceTrue 要学习本教程,您需要对Pandas DataFrames有基本了解,并从文件读取数据有一定了解...通常,您希望通过一或多 DataFrame 进行排序: 上图显示了使用.sort_values()根据highway08 DataFrame 进行排序结果。...这类似于使用电子表格数据进行排序方式。 熟悉 .sort_index() 您用于.sort_index()按行索引或标签 DataFrame 进行排序。...在多列上 DataFrame 进行排序数据分析,通常希望根据多数据进行排序。想象一下,您有一个包含人们名字和姓氏数据集。...就像in.sort_values()默认参数是,您可以通过传递 更改为降序。索引进行排序数据本身没有影响,因为不变。

    14.2K00

    《python数据分析与挖掘实战》笔记第3章

    在常见数据挖掘工作,脏数据包括如下内容: 缺失 异常值 不一致 重复数据及含有特殊符号(如#、¥、*)数据 缺失处理分为删除存在缺失记录、可能进行插补和不处理。...3.2.3、统计量分析 用统计指标定量数据进行统计描述,常从集中趋势和离趋势两个方面进行分析。...1.集中趋势度量 (1)均值 均值是所有数据平均值。 作为一个统计量,均值主要问题是极端很敏感。如果数据存在极端或者数据 是偏态分布,那么均值就不能很好地度量数据集中趋势。...不服从正态分布变量、分类或等级变量之间关联性可采用Spearman秩相关系数,也称等级相关系数来描述。 因为一个变量相同取值必须有相同秩次,所以在计算采用秩次是排序所在位置平均值。...r平方越接近于1,表明x与y之间相关性越强;r平方越接近于0,表明两个变量之间几乎没有直线相关关系。

    2.1K20

    Github项目推荐 | visdat - 数据初步探索性可视化工具

    visdat 六大特点如下: vis_dat()将数据框可视化,显示类别,并显示缺少数据。 vis_miss()只显示缺失数据,并允许缺失进行聚类并重新排列。...vis_compare()将相同维度两个数据之间差异可视化 vis_expect()将数据某些条件成立位置可视化 vis_cor()在一个漂亮热图中变量相关性可视化 vis_guess(...)将数据各个类earch可视化 你可以在“using visdat”小节查看更多关于visdat信息。...上面的图告诉我们,R读取这个数据集时是数值和整数值,并在Ozone和Solar.R显示一些缺失数据。类在图例中表示,缺失数据用灰色表示,/变量名列在x轴上。...vis_miss还将提示何时没有丢失数据: vis_miss(mtcars) ? 为了进一步探索数据集中缺失结构,我推荐使用naniar包,它为缺失图形和数值探索提供了更多通用工具。

    83830

    Pandas可视化综合指南:手把手从零教你绘制数据图表

    晓查 编译整理 量子位 出品 数据可视化本来是一个非常复杂过程,但随着Pandas数据plot()函数出现,使得创建可视化图形变得很容易。...在数据进行操作plot()函数只是matplotlibplt.plot()函数一个简单包装 ,可以帮助你在绘图过程中省去那些长长matplotlib代码。...最近,一位来自印度小哥以2019年世界幸福指数数据为例,详细讲述了在Pandasplot()函数各种参数设置小技巧,熟练掌握这些技巧,你也能绘制出丰富多彩可视化图表。...此外,Pandas还有一个辅助函数pandas.plotting.table,它创建一个来自数据表格,并将其添加到matplotlib Axes实例。...有了subplot参数还可以绘制子图,根据需要指定行数和数以及绘图数量。 ? 在上面的子图中,我们没有给子图添加标题。

    1.7K10
    领券