用多列+排名列排列数据框答案

【问题标题】：Arrange data frame with multiple columns + rank column用多列+排名列排列数据框
【发布时间】：2020-12-13 06:56:40
【问题描述】：

我已经用排列功能（dplyr）对数据框进行了排序

如何添加显示数据框排名的列？（不跳任何数字）

例如

第 2 行和第 3 行完全相同，因此都具有 2 级

A 列和 B 列中的第 4 行和第 5 行相同但在 C 列中不同所以

第 4 行：排名 3
第 5 行：排名 4

【问题讨论】：

从 dplyr 签出 dense_rank
谢谢。但它没有用。 dense_rank 只能采用一个向量进行排名。我想对数据框进行排名
请让那些试图帮助你的人更容易。不要将数据/代码添加为图像。提供可重现的示例以及预期的输出。阅读how to give a reproducible example。
很高兴得到帮助！单击左侧的复选标记，随时接受下面的任何一个答案。每个帖子只能接受一个答案。见stackoverflow.com/help/someone-answers。也请对stackoverflow.com/questions/65274978/… 执行相同的操作，以便将其标记为已解决并对其他人有所帮助。

标签： r

【解决方案1】：

您可以逐行粘贴所有值并使用match 创建rank 列。如果您的数据框名为df，请尝试：

vec <- do.call(paste, c(df, sep = '-'))
df$rank <- match(vec, unique(vec))
df

#  X1 X2 X3 X4 rank
#1  1  2  3  4    1
#2  4  5  6  7    2
#3  1  2  3  4    1

数据

df <- structure(list(X1 = c(1L, 4L, 1L), X2 = c(2L, 5L, 2L), X3 = c(3L, 
6L, 3L), X4 = c(4L, 7L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以从dplyr使用cur_group_id

library(dplyr)
df %>% 
    group_by(across(everything())) %>% 
    mutate(rank = cur_group_id()) %>% 
    ungroup
# A tibble: 3 x 5
#     X1    X2    X3    X4  rank
#  <int> <int> <int> <int> <int>
#1     1     2     3     4     1
#2     4     5     6     7     2
#3     1     2     3     4     1

数据

df <- structure(list(X1 = c(1L, 4L, 1L), X2 = c(2L, 5L, 2L), X3 = c(3L, 
6L, 3L), X4 = c(4L, 7L, 4L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

【讨论】：

【解决方案3】：

我猜你的意思是通过apply对列进行一些汇总度量，例如sum，将数据框作为一个整体进行排名。该措施可以是ranked：

set.seed(123)
df <- data.frame(
  c1 = runif(10),
  c2 = sample(100:1000, 10),
  c3 = rnorm(10),
  c4 = sample(1:10, 10)
)

df$rank <- rank(-apply(df, 1, sum))

结果：

df
          c1  c2         c3 c4 rank
1  0.2875775 962  1.2240818  2    1
2  0.7883051 508  0.3598138  4    6
3  0.4089769 709  0.4007715  9    4
4  0.8830174 614  0.1106827  3    5
5  0.9404673 192 -0.5558411  1    9
6  0.0455565 906  1.7869131  6    3
7  0.5281055 320  0.4978505  5    8
8  0.8924190 137 -1.9666172 10   10
9  0.5514350 392  0.7013559  8    7
10 0.4566147 951 -0.4727914  7    2

【讨论】：