重新排列数据集

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我有一个数据集，名为计数。它包含有关2015年美国警察遇难的所有人员的信息。目前，数据集是根据这些人遇难的年份排序的。重新排列数据集

我想要做的是重新排列数据集根据它们已被杀死的状态我怎么能在R中做到这一点？

这里是我的数据集的概要描述：

uid       name   age     gender  
Min. : 2.0 Robert Edwards : 3 24  : 46 Female  : 53 
1st Qu.: 289.8 John Allen  : 2 25  : 41 Male   :1086 
Median : 580.5 Jose Rodriguez : 2 35  : 40 Non-conforming: 1 
Mean : 582.2 Miguel Martinez : 2 28  : 38       
3rd Qu.: 875.2 Unknown   : 2 31  : 38       
Max. :1164.0 A'donte Washington: 1 34  : 38       
        (Other)   :1128 (Other):899       
       raceethnicity  month   day    year  
White     :578 July  :123 Min. : 1.00 Min. :2015 
Black     :303 March :114 1st Qu.: 8.00 1st Qu.:2015 
Hispanic/Latino  :194 April :102 Median :15.00 Median :2015 
Asian/Pacific Islander: 24 August :102 Mean :15.64 Mean :2015 
Unknown    : 23 September: 95 3rd Qu.:23.00 3rd Qu.:2015 
Native American  : 13 December : 94 Max. :31.00 Max. :2015 
(Other)    : 5 (Other) :510         
        streetaddress   city   state    classification 
          : 6 Los Angeles : 20 CA  :210 Death in custody : 41 
Unknown     : 3 Houston  : 17 TX  :108 Gunshot   :1015 
13630 Veterans Memorial Dr: 2 Las Vegas : 12 FL  : 71 Other   : 1 
1800 E San Bernardino Ave : 2 Chicago  : 10 AZ  : 44 Struck by vehicle: 33 
2040 California Ave  : 2 Indianapolis: 10 GA  : 39 Taser   : 50 
4700 W Erie St   : 2 Phoenix  : 10 OK  : 38       
(Other)     :1123 (Other)  :1061 (Other):630       
            lawenforcementagency  armed  
Los Angeles Police Department    : 23  Firearm:554 
Los Angeles County Sheriff's Department : 15  No  :224 
Houston Police Department     : 11  Knife :155 
Chicago Police Department     : 10  Other : 61 
New York Police Department     : 10  Unknown: 59 
Indianapolis Metropolitan Police Department: 9  Vehicle: 43 
(Other)         :1062  (Other): 44

来源

2016-03-15 Laurent

欢迎来到Stack Overflow！请阅读关于[如何提出一个好问题]（http://stackoverflow.com/help/how-to-ask）以及如何给出[可重现的示例]的信息（http://stackoverflow.com/questions/ 5963269）。这会让其他人更容易帮助你。 – zx8754

可能是你可以使用的命令功能一样简单。

dataframe<-dataframe[,order(state),decreasing=TRUE)]

你可以试试这个。

来源

2016-03-15 15:09:26 RVRLibra

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