先补课一下match函数
match函数有4个参数。match(x, table, nomatch = NA_integer_, incomparables = NULL)x：表示查询对象table：表示匹配数值，可以是向量形式nomatch：如果不匹配返回的数值，默认是NAincomparables：设置table参数中无效的匹配值，默认不设置（NULL）
默认情况下，匹配到的按顺序标记，不匹配的返回NA
x <- c("A","A","B","B","C","D")
match(x,c("A","C","B"))
#[1] 1 1 3 3 2 NA
设置nomatch参数，使不匹配的返回0
match(x,c("A","C","B"),0)
#[1] 1 1 3 3 2 0
设置incomparables参数，忽略C
match(x,c("A","C","B"),incomparables = "C")
#[1]1 1 3 3 NA NA
注意:虽然设置了忽略C，但它还是参与排名的，因此结果中只有1，3，没有2。
如果两个向量元素相同但顺序不同，如何重排
x <- c("A","B","C","D","E")
y <- c("B","D","E","A","C")
match(x,y)
#[1] 4 1 5 2 3
y[match(x,y)]
#[1] "A" "B" "C" "D" "E"
既然涉及到排序那就再说一下rank，order，sort
其实刚才的例子可以直接sort(y)解决。
rank(c(3,1,2,5,4))
#[1] 3 1 2 5 4
order(c(3,1,2,5,4))
#[1] 2 3 1 5 4
sort(c(3,1,2,5,4))
#[1] 1 2 3 4 5
rev(c(3,1,2,5,4))
#[1] 4 5 2 1 3
rank的返回值意为：原向量中的第1个元素排第3名，第2个元素排第1名，以此类推。
order的返回值意为：最小值在第2位，次小值在第3位。。。最大值在第4位
sort则比较简单，从小到大派了个序。
rev是将向量中的元素从后到前输出。
更直观的看一下，以刚才的y为例
rank(y)
#[1] 2 4 5 1 3
order(y)
#[1] 4 1 5 2 3
sort(y)
#[1] "A" "B" "C" "D" "E"
rev(y)
#[1] "C" "A" "E" "D" "B"
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