Question

当我在mtcars数据集上执行以下查询时，我会得到以下结果。

mtcars %>% 
   group_by(cyl,gear) %>% 
   summarise(total_cnt = n(), totalwt = sum(wt)) %>% 
   arrange(cyl, gear, desc(total_cnt), desc(totalwt)) %>% 
   mutate(rank = dense_rank(desc(total_cnt))) %>% 
   arrange(rank)

 cyl  gear total totalwt  rank
  <dbl> <dbl> <int>   <dbl> <int>
1     4     4     8  19.025     1
2     6     4     4  12.375     1
3     8     3    12  49.249     1
4     4     5     2   3.653     2
5     6     3     2   6.675     2
6     8     5     2   6.740     2
7     4     3     1   2.465     3
8     6     5     1   2.770     3

现在在每个组（排名）中，我想基于totalwt对观察进行子排名，因此最终输出应该看起来像（每个排名组中totalwt的排序顺序）

cyl  gear total_cnt totalwt  rank    subrank
  <dbl> <dbl>     <int>   <dbl> <int>   <int>
1     4     4         8  19.025     1    2
2     6     4         4  12.375     1    3
3     8     3        12  49.249     1    1
4     4     5         2   3.653     2    3
5     6     3         2   6.675     2    2
6     8     5         2   6.740     2    1
7     4     3         1   2.465     3    2
8     6     5         1   2.770     3    1

然后最后排名前1，其中每个排名的子排名= 1，所以输出将是：

  cyl  gear total_cnt totalwt  rank    subrank
  <dbl> <dbl>     <int>   <dbl> <int>   <int>
3     8     3        12  49.249     1    1
6     8     5         2   6.740     2    1
8     6     5         1   2.770     3    1

Answer 1

如果＆＃39; mtcars1＆＃39;从OP的代码输出，我们可以使用event_params.reject { |k, v| k.starts_with? 'starts_at' }.merge(starts_at: nil)创建＆＃39; subrank＆＃39;按照排名＆＃39;

进行分组后

rank

然后，我们mtcars2 <- mtcars1 %>% group_by(rank) %>% mutate(subrank = rank(-totalwt)) mtcars2 # cyl gear total_cnt totalwt rank subrank # <dbl> <dbl> <int> <dbl> <int> <dbl> #1 4 4 8 19.025 1 2 #2 6 4 4 12.375 1 3 #3 8 3 12 49.249 1 1 #4 4 5 2 3.653 2 3 #5 6 3 2 6.675 2 2 #6 8 5 2 6.740 2 1 #7 4 3 1 2.465 3 2 #8 6 5 1 2.770 3 1行＆＃39; subrank＆＃39;是1

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Dplyr：总结，变异和排名

1 个答案: