各组内排名答案

【问题标题】：Ranking within each group各组内排名
【发布时间】：2017-03-15 12:43:26
【问题描述】：

考虑数据：

set.seed(123)

x <- rbinom(12, 1, .5)  
y <- (x==0) * rexp(12, 1/100)
z <- (x==1) * rexp(12, 1/220)
group <- sample( rep(1:2, each=6) )

d <- data.frame(x, y, z, group)

数据先按y排序，再按z排序

d <- d[order(d$y,d$z),]

现在在每个组中，我想给 rank 。以下代码正常工作：

ds <- split(d, d$group)

ds1 <- ds[[1]]
ds1$rank <- 1:nrow(ds1)

ds2 <- ds[[2]]
ds2$rank <- 1:nrow(ds2)

但在不拆分数据框的情况下，我想在每个组中进行排名。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

dplyr方式：

library(dplyr)
d %>% 
    arrange(group, y, z) %>% 
    group_by(group) %>% 
    mutate(rank = 1:n()) %>% 
    ungroup()

我们首先按group 对data.frame 排序，然后按y 和z，然后按group 对其进行分组，然后为每个观察分配排名。

结果：

# A tibble: 12 × 5
       x         y          z group  rank
   <int>     <dbl>      <dbl> <int> <int>
1      1   0.00000   6.988904     1     1
2      1   0.00000 329.283431     1     2
3      1   0.00000 353.287515     1     3
4      0  35.51413   0.000000     1     4
5      0  47.87604   0.000000     1     5
6      0 272.62365   0.000000     1     6
7      1   0.00000 212.491666     2     1
8      1   0.00000 257.076377     2     2
9      1   0.00000 326.760675     2     3
10     1   0.00000 889.022577     2     4
11     0  48.02147   0.000000     2     5
12     0  84.97861   0.000000     2     6

【讨论】：

但它没有对 z 值进行排序。
我已经修改了答案。
data.table 翻译 - d[order(group,y,z), seq_len(.N), by=group]

【解决方案2】：

这是一个使用base R 的选项。我们首先order基于'group'、'y'、'z'列的数据集，然后使用ave通过'group'创建序列

d1 <- d[do.call(order, d[c("group", "y", "z")]),]
row.names(d1) <- NULL
d1$rank <- with(d1, ave(seq_along(group), group, FUN = seq_along))
d1
#   x         y          z group rank
#1  1   0.00000   6.988904     1    1
#2  1   0.00000 329.283431     1    2
#3  1   0.00000 353.287515     1    3
#4  0  35.51413   0.000000     1    4
#5  0  47.87604   0.000000     1    5
#6  0 272.62365   0.000000     1    6
#7  1   0.00000 212.491666     2    1
#8  1   0.00000 257.076377     2    2
#9  1   0.00000 326.760675     2    3
#10 1   0.00000 889.022577     2    4
#11 0  48.02147   0.000000     2    5
#12 0  84.97861   0.000000     2    6

【讨论】：