Как сортировать пары столбцов в R, сохраняя связанные значения вместе

Хаком было бы сначала разделить фреймы данных на два, изменить порядок их числовых столбцов, а затем объединить их обратно в один фрейм данных, например:

library(dplyr)

df <- data.frame(
  State1 = c("Ak", "Al", "Az"),
  Value1 = c(1, 10, 30),
  State2 = c("Ak", "Al", "Az"),
  Value2 = c(45, 3, 20))

df1 <- df[,c("State1","Value1")]


df2 <- df[,c("State2","Value2")]

df1 <- df1 |> 
  arrange(desc(Value1))

df2 <- df2 |> 
  arrange(desc(Value2))


df_merge <- cbind(df1,df2)


df_merge

  State1 Value1 State2 Value2
1     Az     30     Ak     45
2     Al     10     Az     20
3     Ak      1     Al      3

Надеюсь это поможет!

Вот решение в base без необходимости создания «вспомогательных» переменных; По сути, я нарезаю фрейм данных для каждой пары, затем сортирую каждый фрагмент на основе второго столбца, то есть значения #, а затем объединяю отсортированные кадры данных вместе.

lapply(seq(1, ncol(df), by=2), \(i) df[i:min((i+1), ncol(df))]) |>
  lapply(\(d) d[order(d[,2], decreasing = TRUE), ]) |>
  cbind.data.frame()

#>   State1 Value1 State2 Value2
#> 3     Az     30     Ak     45
#> 2     Al     10     Az     20
#> 1     Ak      1     Al      3

Решение base:

df |> 
  split.default(ceiling(seq_along(df) / 2)) |> # slice after every second column
  lapply(\(x) x[order(-x[, 2]),]) |>           # order by the second column
  unname() |>                                  # drop list names
  data.frame()                                 # convert back to data frame

#  State1 Value1 State2 Value2
#3     Az     30     Ak     45
#2     Al     10     Az     20
#1     Ak      1     Al      3

library(purrr)
library(tibble)

split.default(df, rep(1:2, each = ncol(df) %/% 2)) |>
  map_dfc(\(x) enframe(sort(deframe(x), decreasing = T))) |>
  set_names(names(df))

Это выполняет итерацию по двум столбцам за раз, превращает этот фрейм данных в именованный вектор, где State — это имя, а Value — значение, сортирует этот вектор в порядке убывания, преобразует его обратно в фрейм данных, а затем объединяет их столбцы: мудрый.

Используйте sort_by из основания R > 4,4.

unname(split.default(df, gsub("\\D", "", names(df)))) |>
   lapply(\(y)sort_by(y, -y[[2]]))|>
   cbind.data.frame()

  State1 Value1 State2 Value2
3     Az     30     Ak     45
2     Al     10     Az     20
1     Ak      1     Al      3