Question

我的数据的小代表：

Date <- as.Date(rep(c("2015-05-14", "2015-05-15","2015-05-16"),c(4,2,1)))
TEAM1 <- c("GSW","SAS","MIL","ATL","GSW","SAC","LAL")
TEAM2 <- c("HOU","MIN","NOP","LAL","SAS","TOR","GSW")
PCW_TEAM1 <- c(0.88,0.72,0.34,0.46,0.87,0.28,0.24)
PCW_TEAM2 <- c(0.67,0.31,0.52,0.23,0.74,0.48,0.90)
df <- data.frame(cbind(Date,TEAM1,TEAM2,PCW_TEAM1,PCW_TEAM2), stringsAsFactors=F)
df

    Date TEAM1 TEAM2 PCW_TEAM1 PCW_TEAM2
 1 16569   GSW   HOU      0.88      0.67
 2 16569   SAS   MIN      0.72      0.31
 3 16569   MIL   NOP      0.34      0.52
 4 16569   ATL   LAL      0.46      0.23
 5 16570   GSW   SAS      0.87      0.74
 6 16570   SAC   TOR      0.28      0.48
 7 16571   LAL   GSW      0.24       0.9

想象一下这些是NBA赛季前7场比赛。在第一个日期（16569），有四场比赛，所以排名将超过8.但是，一旦我们添加下一个日期（16570），还有两个更多的比赛，只有两个新的球队，因为GSW和SAS已经在第一个日期。

我想根据最后一个可用日期的胜率，对独特球队进行排名。输出看起来像这样：

   Date TEAM1 TEAM2 PCW_TEAM1 PCW_TEAM2 RANK_TEAM1 RANK_TEAM2
1 16569   GSW   HOU      0.88      0.67          1          3
2 16569   SAS   MIN      0.72      0.31          2          7
3 16569   MIL   NOP      0.34      0.52          6          4
4 16569   ATL   LAL      0.46      0.23          5          8
5 16570   GSW   SAS      0.87      0.74          1          2
6 16570   SAC   TOR      0.28      0.48          9          5
7 16571   LAL   GSW      0.24       0.9         10          1

请注意，在第5行，GSW的Winning％为0.87并且排名为1.在第一行中，Winning％更高（0.88）但也是GSW。

在这个例子中有7个游戏和10个独特的团队。在真实数据上有30个独特的团队。

unique(c(TEAM1,TEAM2))
[1] "GSW" "SAS" "MIL" "ATL" "SAC" "LAL" "HOU" "MIN" "NOP" "TOR"

我想创建一个矢量，它可以为每个独特的团队收集最后一个可用的获胜点数，然后根据这些信息对团队进行排名，但不知道如何去做，或者这是最好的方法。< / p>

Answer 1

TEAMs <- c(TEAM1,TEAM2)
teamsall <- unique(TEAMs)
PCWs <- c(PCW_TEAM1,PCW_TEAM2)
Dates <- c(Date,Date)
u = order(sapply(1:length(teamsall),function(x) {u=match(TEAMs,teamsall)==x;PCWs[u][which.max(Dates[u])]}),decreasing=T)
df$RANK1 = match(TEAM1,teamsall[u])
df$RANK2 = match(TEAM2,teamsall[u])
df

我认为这可能是其中一种方式。

动态排名越来越多的团队

1 个答案: