如何在按 ID 分组时将 R 中的非顺序数据转换为顺序数据答案

【问题标题】：How do I turn non-sequential data in R into sequential data while grouping on an ID如何在按 ID 分组时将 R 中的非顺序数据转换为顺序数据
【发布时间】：2021-04-05 20:21:39
【问题描述】：

我有以下数据框。

df <- data.frame(Person = c("Eric","Eric","Eric","Joe","Joe","Joe"), Order = c(2,7,4,2,5,1),
                 Value = c("A","A","B","C","A","B"))

订单列目前是随机顺序。每个人都有 3 个顺序值，它们是 1 到 8 之间的随机整数。顺序始终是 1 到 8 之间的值，一个人没有重复。如何转换 Order 列以反映按人分组的值的顺序？因此，订单列将始终介于 1 和 3 之间。所需的输出将如下所示。

df <- data.frame(Person = c("Eric","Eric","Eric","Joe","Joe","Joe"), Order = c(1,3,2,2,3,1),
                 Value = c("A","A",'B","C","A","B"))```

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

也许，我们需要rank按“人”分组的“订单”

library(dplyr)
df %>% 
   group_by(Person) %>%
   mutate(Order = rank(Order))

【讨论】：

【解决方案2】：

一些基本的 R 选项

使用rank

  df,
  Order = ave(Order, Person, FUN = rank)
)

使用match + sort

transform(
  df,
  Order = ave(Order, Person, FUN = function(x) match(x,sort(x)))
)

【讨论】：

【解决方案3】：

使用data.table：

library(data.table)

setDT(df)[, Order := frank(Order), Person]
df

#   Person Order Value
#1:   Eric     1     A
#2:   Eric     3     A
#3:   Eric     2     B
#4:    Joe     2     C
#5:    Joe     3     A
#6:    Joe     1     B

【讨论】：