Question

好的，请查看此数据框......

  customer_name order_dates order_values
1          John  2010-11-01           15
2           Bob  2008-03-25           12
3          Alex  2009-11-15            5
4          John  2012-08-06           15
5          John  2015-05-07           20

假设我想添加一个订单变量，按名称，按最大订单日期排序最高订单值，使用最后的订单断路器订单日期。因此，最终数据应如下所示：

  customer_name order_dates order_values ranked_order_values_by_max_value_date
1          John  2010-11-01           15                               3
2           Bob  2008-03-25           12                               1
3          Alex  2009-11-15            5                               1
4          John  2012-08-06           15                               2
5          John  2015-05-07           20                               1

每个人的单个订单获得1，并且所有后续订单都根据该值排序，并且决胜者是获得优先权的最后订单日期。在此示例中，John的8/6/2012订单获得了＃2排名，因为它是在2010年11月1日之后放置的。 2015年5月7日的订单是1，因为它是最大的。因此，即使该订单是在20年前发布的，也应该是＃1 Rank，因为它是John的最高订单价值。

有谁知道如何在R中做到这一点？我可以在数据框中的一组指定变量中排名吗？

感谢您的帮助！

Answer 1

评分最高的答案（由cdeterman提供）实际上是不正确的。 order函数提供第1，第2，第3等排名值的位置，而不是当前顺序中值的排名。

让我们举一个简单的例子，我们想要排名，从最大的客户名称分组开始。我已经包含了手动排名，因此我们可以检查值

    > df
       customer_name order_values manual_rank
    1           John            2           5
    2           John            5           2
    3           John            9           1
    4           John            1           6
    5           John            4           3
    6           John            3           4
    7           Lucy            4           4
    8           Lucy            9           1
    9           Lucy            6           3
    10          Lucy            2           6
    11          Lucy            8           2
    12          Lucy            3           5

如果我运行cdeterman建议的代码，我会得到以下错误的等级：

    > df %>%
    +   group_by(customer_name) %>%
    +   mutate(my_ranks = order(order_values, decreasing=TRUE))
    Source: local data frame [12 x 4]
    Groups: customer_name [2]

       customer_name order_values manual_rank my_ranks
              <fctr>        <dbl>       <dbl>    <int>
    1           John            2           5        3
    2           John            5           2        2
    3           John            9           1        5
    4           John            1           6        6
    5           John            4           3        1
    6           John            3           4        4
    7           Lucy            4           4        2
    8           Lucy            9           1        5
    9           Lucy            6           3        3
    10          Lucy            2           6        1
    11          Lucy            8           2        6
    12          Lucy            3           5        4

订单用于将数据帧重新排序为递减或递增顺序。我们真正想要的是运行两次订单功能，二阶函数给我们想要的实际排名。

    > df %>%
    +   group_by(customer_name) %>%
    +   mutate(good_ranks = order(order(order_values, decreasing=TRUE)))
    Source: local data frame [12 x 4]
    Groups: customer_name [2]

       customer_name order_values manual_rank good_ranks
              <fctr>        <dbl>       <dbl>      <int>
    1           John            2           5          5
    2           John            5           2          2
    3           John            9           1          1
    4           John            1           6          6
    5           John            4           3          3
    6           John            3           4          4
    7           Lucy            4           4          4
    8           Lucy            9           1          1
    9           Lucy            6           3          3
    10          Lucy            2           6          6
    11          Lucy            8           2          2
    12          Lucy            3           5          5

Answer 2

您可以使用dplyr

非常干净地完成此操作

library(dplyr)
df %>%
    group_by(customer_name) %>%
    mutate(my_ranks = order(order(order_values, order_dates, decreasing=TRUE)))

Source: local data frame [5 x 4]
Groups: customer_name

  customer_name order_dates order_values my_ranks
1          John  2010-11-01           15        3
2           Bob  2008-03-25           12        1
3          Alex  2009-11-15            5        1
4          John  2012-08-06           15        2
5          John  2015-05-07           20        1

Answer 3

在基础R中，您可以使用稍微笨拙的

来执行此操作

transform(df,rank=ave(1:nrow(df),customer_name,
  FUN=function(x) order(order_values[x],order_dates[x],decreasing=TRUE)))

  customer_name order_dates order_values rank
1          John  2010-11-01           15    3
2           Bob  2008-03-25           12    1
3          Alex  2009-11-15            5    1
4          John  2012-08-06           15    2
5          John  2015-05-07           20    1

其中为order提供了每个组的主要值和决胜局值。

Answer 4

这可以通过ave和rank来实现。 ave将适当的群组传递给rank。 rank的结果因请求的订单而被撤销：

with(x, ave(as.numeric(order_dates), customer_name, FUN=function(x) rev(rank(x))))
## [1] 3 1 1 2 1

Answer 5

df％>％group_by（客户名称）％>％排列（customer_name，desc（order_values））％>％mutate（rank2 = rank（order_values））

Answer 6

类似于@t-himmel 的回答，您可以使用 data.table 获得排名。

dt[ , rnk := order(order(order_values, decreasing = TRUE)), customer_name ]

如何在R组中排名？

6 个答案: