如何根据另一列定义的组计算一列的排名？

Question

Windows 7 上的 R 版本 2.11.1 32 位

我得到一个数据集如下：

USER_A USER_B SCORE
1        6      0.2
1        7      0.1
1        10     0.15
2        6      0.2
2        9      0.12
3        8      0.15
3        9      0.3

USER_A 为 1:3，USER_B 为 6:10。现在我需要根据他们的 SCORE 输出 USER_A 和 USER_B 的排名：

USER_A      ranking of USER_B
1  3  1  2  #the ranking of USER_B 6,7,10(which belong to USER_A 1)
2  2  1     #the ranking of USER_B 6,9(which belong to USER_A 2)
3  1  2     #the ranking of USER_B 8,9(which belong to USER_A 3)

其实我只需要输出排名：

3 1 2
2 1
1 2

因为每一行的长度不同，所以很不爽！我无法将它们存储在矩阵中然后输出。

谁能帮我解决这个问题？

Answer 1

df <- read.table(con <- textConnection("USER_A USER_B SCORE
1        6      0.2
1        7      0.1
1        10     0.15
2        6      0.2
2        9      0.12
3        8      0.15
3        9      0.3
"), header = TRUE)
close(con)

一种方法是拆分数据：

sdf <- with(df, split(SCORE, f = USER_A))
lapply(sdf, rank)

最后一行给出：

> lapply(sdf, rank)
$`1`
[1] 3 1 2

$`2`
[1] 2 1

$`3`
[1] 1 2

另一种方法是使用aggregate()，如下所示：

aggregate(SCORE ~ USER_A, data = df, rank)

返回：

> (foo <- aggregate(SCORE ~ USER_A, data = df, rank))
  USER_A   SCORE
1      1 3, 1, 2
2      2    2, 1
3      3    1, 2

但是这里的输出有点不同，现在我们有一个数据框，第二个组件SCORE 是一个列表，就像输出的lapply() 版本一样：

> str(foo)
'data.frame':   3 obs. of  2 variables:
 $ USER_A: int  1 2 3
 $ SCORE :List of 3
  ..$ 0: num  3 1 2
  ..$ 1: num  2 1
  ..$ 2: num  1 2
> foo$SCORE
$`0`
[1] 3 1 2

$`1`
[1] 2 1

$`2`
[1] 1 2