Dplyr：在组内总结、变异和排名答案

【问题标题】：Dplyr: Summarise, mutate and rank within groupDplyr：在组内总结、变异和排名
【发布时间】：2016-07-22 08:16:28
【问题描述】：

当我对 mtcars 数据集执行以下查询时，我得到以下结果。

mtcars %>% 
   group_by(cyl,gear) %>% 
   summarise(total_cnt = n(), totalwt = sum(wt)) %>% 
   arrange(cyl, gear, desc(total_cnt), desc(totalwt)) %>% 
   mutate(rank = dense_rank(desc(total_cnt))) %>% 
   arrange(rank)

 cyl  gear total totalwt  rank
  <dbl> <dbl> <int>   <dbl> <int>
1     4     4     8  19.025     1
2     6     4     4  12.375     1
3     8     3    12  49.249     1
4     4     5     2   3.653     2
5     6     3     2   6.675     2
6     8     5     2   6.740     2
7     4     3     1   2.465     3
8     6     5     1   2.770     3

现在在每组（等级）中，我想根据totalwt 对观察结果进行子等级排序，因此最终输出应如下所示（每个等级组内totalwt 的降序排列）

cyl  gear total_cnt totalwt  rank    subrank
  <dbl> <dbl>     <int>   <dbl> <int>   <int>
1     4     4         8  19.025     1    2
2     6     4         4  12.375     1    3
3     8     3        12  49.249     1    1
4     4     5         2   3.653     2    3
5     6     3         2   6.675     2    2
6     8     5         2   6.740     2    1
7     4     3         1   2.465     3    2
8     6     5         1   2.770     3    1

然后最后是前 1，其中子排名 = 1 的每个排名，所以输出将是：

  cyl  gear total_cnt totalwt  rank    subrank
  <dbl> <dbl>     <int>   <dbl> <int>   <int>
3     8     3        12  49.249     1    1
6     8     5         2   6.740     2    1
8     6     5         1   2.770     3    1

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

如果 'mtcars1' 是从 OP 的代码中输出的，我们可以使用rank 在按 'rank' 分组后创建 'subrank'

mtcars2 <- mtcars1 %>%
               group_by(rank) %>%
               mutate(subrank = rank(-totalwt))
mtcars2
#    cyl  gear total_cnt totalwt  rank subrank
#   <dbl> <dbl>     <int>   <dbl> <int>   <dbl>
#1     4     4         8  19.025     1       2
#2     6     4         4  12.375     1       3
#3     8     3        12  49.249     1       1
#4     4     5         2   3.653     2       3
#5     6     3         2   6.675     2       2
#6     8     5         2   6.740     2       1
#7     4     3         1   2.465     3       2
#8     6     5         1   2.770     3       1

然后，我们filter 'subrank' 为 1 的行

mtcars2 %>% 
      filter(subrank ==1)
#    cyl  gear total_cnt totalwt  rank subrank
#   <dbl> <dbl>     <int>   <dbl> <int>   <dbl>
#1     8     3        12  49.249     1       1
#2     8     5         2   6.740     2       1
#3     6     5         1   2.770     3       1

【讨论】：