按 R 数据框中的排序位置索引子组

Question

我有一个数据框，其中包含有关多个类别和一些相关变量的信息。它的形式是：

   ID       category     sales    score
   227          A         109       21
   131          A         410       24
   131          A         509        1
   123          B           2       61
   545          B          19        5
   234          C         439      328
   654          C         765       41

我想做的是能够引入两个新列，salesRank 和 scoreRank，如果它们分别按 sales 和 score 排序，我可以在其中找到每个类别的项目索引。我可以像这样解决一般情况：

dF <- dF[order(-dF$sales),]
dF$salesRank<-seq.int(nrow(dF))

但这不考虑类别，到目前为止，我只是通过分解数据框来解决这个问题。我想要的结果如下：

   ID       category    sales    score    salesRank    scoreRank
   227          A         109       21         3            2
   131          A         410       24         2            1
   131          A         509        1         1            3
   123          B           2       61         2            1
   545          B          19        5         1            2
   234          C         439      328         2            1
   654          C         765       41         1            2

非常感谢！

Answer 1

试试：

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(category) %>% 
  mutate(salesRank = row_number(desc(sales)),
         scoreRank = row_number(desc(score)))

这给出了：

#Source: local data frame [7 x 6]
#Groups: category
# 
#   ID category sales score salesRank scoreRank
#1 227        A   109    21         3         2
#2 131        A   410    24         2         1
#3 131        A   509     1         1         3
#4 123        B     2    61         2         1
#5 545        B    19     5         1         2
#6 234        C   439   328         2         1
#7 654        C   765    41         1         2

来自帮助：

• row_number()：相当于rank(ties.method = "first")
• min_rank()：相当于rank(ties.method = "min")
• desc()：将向量转换为降序排序的格式 订购。

---

正如@thelatemail 指出的那样，对于这个特定的数据集，您可能希望使用min_rank() 而不是row_number()，这将更恰当地说明销售额/得分的关系：

> row_number(c(1,2,2,4))
#[1] 1 2 3 4
> min_rank(c(1,2,2,4))
#[1] 1 2 2 4

Answer 2

在base R 中使用ave 和rank（- 是将排名从低到高颠倒到高到低）：

dF$salesRank <- with(dF, ave(-sales, category, FUN=rank) )
#[1] 3 2 1 2 1 2 1
dF$scoreRank <- with(dF, ave(-score, category, FUN=rank) )
#[1] 2 1 3 1 2 1 2

Answer 3

我只有tapply 的基本 R 解决方案。

salesRank <- tapply(dat$sales, dat$category, order, decreasing = T)
scoreRank <- tapply(dat$score, dat$category, order, decreasing = T)

cbind(dat, salesRank = unlist(salesRank), scoreRank= unlist(scoreRank))

    ID category sales score salesRank scoreRank
A1 227        A   109    21         3         2
A2 131        A   410    24         2         1
A3 131        A   509     1         1         3
B1 123        B     2    61         2         1
B2 545        B    19     5         1         2
C1 234        C   439   328         2         1
C2 654        C   765    41         1         2