Изменение порядка столбца набора данных на основе порядка другого набора данных в R

Может быть

df2 %>%
    arrange(var1[df1$var1])

или

df2 %>%
    arrange(match(var1, df1$var1))

или

df1 %>%
    left_join(df2) %>%
    select(-val1)

который дает

# A tibble: 4 × 2
  var1   val2
  <fct> <dbl>
1 A        99
2 B        17
3 C       103
4 D       101

Я сделал слияние благодаря функции merge из базового пакета:

join <- merge(df1, df2, by.x = "Var1", by.y = "Var2")

Здесь я говорю, что хочу объединить df1 и df2, используя для столбца слияния столбец Var1 в x (df1) и Var2 в y (df2).

result <- join[c(1, 3)]

Наконец, я выбираю столбцы, которые хочу сохранить.

Используя match().

> df2[order(df1$val1[match(df2$var1, df1$var1)]), ]
  var1 val2
4    A   99
3    B   17
2    C  103
1    D  101

Это возможное решение с forcats близко к тому, что вы пробовали, и будет обрабатывать группы, которые существуют в df2, но не существуют в df1:
(данные об игрушке в конце)

library(tidyverse)

# `forcats` approach
new_df2 <- df2 %>% 
  mutate(Var1 = fct(Var1, levels = unique(c(df1$Var1, Var1)))) %>% 
  arrange(Var1)

Выход:

> new_df2
# A tibble: 6 × 2
  Var1   Val2
  <fct> <dbl>
1 A        99
2 B        17
3 C       103
4 D       101
5 E        -1
6 F       -10

Игрушечные данные с новыми группами в df2:

# Toy data
df1 <- tibble::tribble(
  ~Var1, ~Val1,
  "A",     2,
  "B",     3,
  "C",     4,
  "D",     5)

df2 <- tibble::tribble(
  ~Var1, ~Val2,
  "E",    -1, # <--
  "D",   101,
  "C",   103,
  "B",    17,
  "A",    99,
  "F",   -10) # <--

^{Created on 2024-05-19 with reprex v2.1.0}