这是我在评论部分提出的第一个解决方案的实现。

xy <- read.table(text = "V1         V2
 C     0.0993
 E      0.091
 D    0.00949
 A   0.000995
 B 0.00000993", header = TRUE, colClasses = c("character", "character"))
xy$V3 <- as.numeric(xy$V2)

xy[order(xy$V3, decreasing = TRUE), c("V1", "V2")]

  V1         V2
1  C     0.0993
2  E      0.091
3  D    0.00949
4  A   0.000995
5  B 0.00000993

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你可以用你的例子来试试。注意我使用了一个data.frame。矩阵不适合此解决方案的结构。

output$example <- DT::renderDataTable({
  xy <- data.frame(letter = LETTERS[1:5], value = c("9.95e-04","9.93e-06","9.93e-02","9.49e-03","9.10e-02"))
  xy$num_val <- as.numeric(as.character(xy$value))
  xy[order(xy$num_val, decreasing = TRUE), c("letter", "value")]
}

您可以在JavaScript中进行格式化：

library(DT)

df <- data.frame(
  V1 = LETTERS[1:5],
  V2 = c(9.95e-04, 9.93e-06, 9.93e-02, 9.49e-03, 9.10e-02)
)

js <- c(
  "function(row, data, displayNum, index){",
  "  var x = data[1];",
  "  $('td:eq(1)', row).html(x.toExponential(2));",
  "}"
)

datatable(
  df, rownames = FALSE, 
  options = list(
    rowCallback = JS(js)
  )
)

对于仍在努力解决这个问题的人，您可以使用as.numeric（）和formatC的组合来格式化数据。

# Example data frame
table_data <- data.frame(
  pvalue = c(0.0000000000000002320234057340785, 0.00000000000000345, 0.0320320320),
  padj = c(0.000000005670234057340785, 0.000000000000000456, 0.0520320320)
)

print(table_data)
#>         pvalue         padj
#> 1 2.320234e-16 5.670234e-09
#> 2 3.450000e-15 4.560000e-16
#> 3 3.203203e-02 5.203203e-02

# Convert pvalue and padj columns to scientific notation and back to number
table_data$pvalue <- as.numeric(formatC(table_data$pvalue, format = "e", digits = 2))
table_data$padj <- as.numeric(formatC(table_data$padj, format = "e", digits = 2))

print(table_data)
#>     pvalue     padj
#> 1 2.32e-16 5.67e-09
#> 2 3.45e-15 4.56e-16
#> 3 3.20e-02 5.20e-02

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