ordonner par valeurs absolues d'une colonne tout en conservant les valeurs égales d'une autre colonne ensemble dans R

Une solution utilisant dplyr. Cette solution semble plus compliquée que d'autres, mais elle vise à générer la sortie attendue même si la colonne study n'est pas dans l'ordre, ou s'il y a des liens dans similarity d'un groupe study différent.

Tout d'abord, calculez la valeur absolue de chaque similarité (df2).

Deuxièmement, calculez le maximum absolu de chaque étude (df3).

Troisièmement, convertissez la colonne d'étude en une colonne de facteurs en fonction de l'ordre dans df3. Réorganisez les colonnes en fonction de study et de la valeur absolue (df4)

library(dplyr)

df2 <- df %>% mutate(ABS = abs(similarity))

df3 <- df2 %>%
  group_by(study) %>%
  summarise(Max_ABS = max(ABS)) %>%
  arrange(desc(Max_ABS))

df4 <- df2 %>%
  mutate(study = factor(study, levels = df3$study)) %>%
  arrange(study, desc(ABS)) %>%
  select(-ABS)
df4
#   study similarity
# 1     A      0.610
# 2     A      0.580
# 3     D      0.607
# 4     D      0.300
# 5     B     -0.605
# 6     C      0.400

Voici une approche utilisant tidyverse

library(tidyverse)

 df %>%
    group_by(study) %>%  #group by study
    mutate(arr = max(abs(similarity))) %>% #get maximum absolute similarity by group
    ungroup() %>%
    arrange(desc(arr)) %>% #arrange according to by group maximum absolute similarity
    select(-arr) #leave the helper column out
#ouput

# A tibble: 6 x 2
   study similarity
  <fctr>      <dbl>
1      A      0.610
2      A      0.580
3      D      0.607
4      D      0.300
5      B     -0.605
6      C      0.400

En base R

df[order(-ave(df$similarity,df$study,FUN=function(x) max(abs(x))),df$study),]
  study similarity
1     A      0.610
2     A      0.580
5     D      0.607
6     D      0.300
3     B     -0.605
4     C      0.400