Summary  
This chapter covers sorting tabular data by one or multiple keys in ascending or descending order using built-in and functional approaches.

General domain of usage  
Data analysis

**Sortierung** ist eine grundlegende Operation in der Datenanalyse. Sie ermöglicht es, einen Datensatz anhand von einem oder mehreren Variablen wie Preis, Kilometerstand oder Jahr zu organisieren. Dadurch wird es einfacher, Trends oder Ausreißer zu erkennen oder die Daten einfach in einer sinnvollen Reihenfolge anzuzeigen.

## Sortierung in aufsteigender Reihenfolge

### Base R
Mit der Funktion `order()` kann ein Datensatz nach Spaltenwerten sortiert werden. Standardmäßig gibt diese Funktion die Daten in aufsteigender Reihenfolge zurück.

```
df_sorted_price_base <- df[order(df$selling_price), ]
```

### dplyr
Sortierung kann mit der Funktion `arrange()` durchgeführt werden, die standardmäßig aufsteigend sortiert.

```
df_sorted_price_dplyr <- df %>%
  arrange(selling_price)
```

## Sortierung in absteigender Reihenfolge

### Base R
Um in absteigender Reihenfolge zu sortieren, wird ein Minuszeichen (`-`) vor die Spalte innerhalb der Funktion `order()` gesetzt.

```
df_sorted_price_desc <- df[order(-df$selling_price), ]
```

### dplyr
Die Funktion `desc()` kann innerhalb von `arrange()` verwendet werden, um die Reihenfolge umzukehren.

```
sorted_price_desc_dplyr <- df %>%
  arrange(desc(selling_price))
```

## Sortieren nach mehreren Spalten
Es ist möglich, nach mehr als einer Spalte zu sortieren, um eine priorisierte Reihenfolge zu erstellen. Zum Beispiel kann zuerst nach Kraftstofftyp (alphabetisch) und anschließend nach Verkaufspreis in absteigender Reihenfolge sortiert werden.

### Base R
```
df_sorted <- df[order(df$fuel, -df$selling_price), ]
```

### dplyr
```
df_sorted_dplyr <- df %>%
  arrange(fuel, desc(selling_price))
```

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Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der Datenanalyse mit R, indem Sie lernen, Datensätze zu bereinigen, zu transformieren und zu visualisieren. Erkunden Sie grundlegende Arbeitsabläufe wie das Auswählen und Filtern von Daten, den Umgang mit fehlenden Werten und das Zusammenfassen von Ergebnissen. Stärken Sie Ihr Vertrauen in die Vorbereitung von Daten für Erkenntnisse, Berichte und weiterführende statistische Analysen.

Erkunden Sie die Grundlagen der Datenanalyse mit R. Erfahren Sie, wie Sie die Werkzeuge installieren, Datensätze laden und inspizieren, Informationen auswählen und filtern, Daten sortieren und transformieren, fehlende Werte behandeln und Ergebnisse für tiefere Einblicke zusammenfassen.

Erlernen der Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen mit ggplot2. Erstellung von Balkendiagrammen, Histogrammen, Dichteplots und Streudiagrammen sowie Anpassung und Verfeinerung dieser mit Stiloptionen und Facettierung zur Aufdeckung tieferer Einblicke in die Daten.

Vertiefung des Verständnisses von Statistik für die Datenanalyse. Anwendung beschreibender Kennzahlen, Identifikation und Behandlung von Ausreißern sowie Nutzung von Korrelationsmethoden mit visuellen Werkzeugen wie Heatmaps und Streudiagrammen zur Aufdeckung signifikanter Zusammenhänge.

Daten Sortieren

Sortierung in aufsteigender Reihenfolge

Base R

dplyr

Sortierung in absteigender Reihenfolge

Base R

dplyr

Sortieren nach mehreren Spalten

Base R

dplyr