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

**Järjestäminen** on olennainen toimenpide data-analyysissä. Sen avulla voit järjestää tietoaineiston yhden tai useamman muuttujan, kuten hinnan, ajokilometrien tai vuoden, perusteella. Tämä helpottaa trendien, poikkeamien tunnistamista tai yksinkertaisesti datan tarkastelua mielekkäässä järjestyksessä.

## Järjestäminen nousevaan järjestykseen

### Base R
Voit käyttää `order()`-funktiota järjestääksesi tietoaineiston sarakkeen arvojen mukaan. Oletuksena funktio palauttaa datan nousevassa järjestyksessä.

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

### dplyr
Lajittelu voidaan tehdä `arrange()`-funktiolla, joka oletuksena järjestää nousevaan järjestykseen.

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

### Base R
Laskevaan järjestykseen lajitellessa lisätään miinusmerkki (`-`) sarakkeen eteen `order()`-funktion sisällä.

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

### dplyr
Voit käyttää `desc()`-funktiota `arrange()`-funktion sisällä kääntääksesi järjestyksen.

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

## Lajittelu usean sarakkeen perusteella
On mahdollista lajitella useamman kuin yhden sarakkeen perusteella priorisoidun järjestyksen luomiseksi. Esimerkiksi voit ensin lajitella polttoainetyypin mukaan (aakkosjärjestyksessä) ja sen jälkeen myyntihinnan mukaan laskevassa järjestyksessä.

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

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

Lataa tietoaineisto

Lataa luvun koodi

Hanki käytännön kokemusta datan analysoinnista R:llä oppimalla aineistojen puhdistamista, muokkaamista ja visualisointia. Tutustu keskeisiin työnkulkuihin, kuten datan valintaan ja suodattamiseen, puuttuvien arvojen käsittelyyn sekä tulosten tiivistämiseen. Vahvista osaamistasi datan valmistelussa oivalluksia, raportointia ja syvällisempää tilastollista tarkastelua varten.

Tutustu R:n tietoanalyysin perusteisiin. Opiskele työkalujen asennus, aineistojen lataaminen ja tarkastelu, tietojen valinta ja suodatus, datan lajittelu ja muuntaminen, puuttuvien arvojen käsittely sekä tulosten tiivistäminen syvempien oivallusten saavuttamiseksi.

Opi luomaan vaikuttavia visualisointeja ggplot2:lla. Luo pylväsdiagrammeja, histogrammeja, tiheyskäyriä ja hajontakuvioita sekä mukauta ja viimeistele niitä tyylivalinnoilla ja facetoinnilla syvempien oivallusten löytämiseksi datasta.

Syvennä ymmärrystäsi tilastotieteestä data-analyysissä. Käytä kuvailevia mittareita, tunnista ja käsittele poikkeavia havaintoja sekä hyödynnä korrelaatiotekniikoita visuaalisten työkalujen, kuten lämpökarttojen ja hajontakuvioiden, avulla merkityksellisten yhteyksien löytämiseksi.

Datan Lajittelu

Järjestäminen nousevaan järjestykseen

Base R

dplyr

Lajittelu laskevaan järjestykseen

Base R

dplyr

Lajittelu usean sarakkeen perusteella

Base R

dplyr