top_gzl<-arrange(top_gzl,-top_gzl[,2])

这段代码使用了 dplyr 包中的 `arrange` 函数对数据框 `top_gzl` 进行按列排序。排序的依据是数据框 `top_gzl` 的第二列（即第二个变量），按照降序排列（即从大到小）。

具体来说，该函数的实现步骤如下：

1. 使用 `top_gzl[,2]` 从数据框 `top_gzl` 中选择第二列（即第二个变量），得到一个向量。
2. 将这个向量作为 `arrange` 函数的第二个参数，指定需要排序的依据，同时在前面加上负号 `-`，表示按照降序排列。
3. 将数据框 `top_gzl` 作为 `arrange` 函数的第一个参数，指定被排序的数据框。
4. 将排序后的结果存储在原始数据框 `top_gzl` 中。

因此，当执行该代码时，它将返回一个按照第二列进行降序排列的数据框，并将排序结果存储在 `top_gzl` 变量中。

相关问题

GZL_sum <- GZL_12 %>% group_by(username) %>% summarise(total_GZL = sum(GZL))

这条代码表示对 `GZL_12` 数据集按照 `username` 进行分组，然后计算每个用户 `GZL` 列的总和，并将结果保存为一个新的数据集 `GZL_sum`。其中 `%>%` 是管道操作符，它可以将前面一步的结果传递给后面一步作为输入。在这个例子中，`GZL_12` 会作为第一个参数传递给 `group_by()` 函数，然后 `group_by()` 函数的结果会作为第一个参数传递给 `summarise()` 函数。最终的结果是一个新的数据集 `GZL_sum`，其中每一行表示一个用户的总 `GZL` 值。

优化GZL_sum <- GZL_12 %>% group_by(username) %>% summarise(total_GZL = sum(GZL))

这个代码已经相对比较简洁和优化了，但是如果你想要进一步优化，可以考虑使用 `dplyr` 包中的 `summarise()` 函数的快捷方式 `summarise_at()` 或者 `summarise_all()`。这两个函数可以对指定的列或者所有列应用相同的汇总函数。例如，你可以使用下面的代码完成相同的任务：

library(dplyr)

GZL_sum <- GZL_12 %>%
  group_by(username) %>%
  summarise_at(vars(GZL), sum, na.rm = TRUE, name = "total_GZL")

这里的 `summarise_at()` 函数中，`vars(GZL)` 指定了要对哪些变量应用汇总函数，`sum` 表示使用 `sum` 函数计算总和，`na.rm = TRUE` 表示忽略缺失值，`name = "total_GZL"` 表示新的变量名为 `total_GZL`。