Question

我有一个带有日期和值的数据框：

library(dplyr)
library(lubridate) 

df<-tibble(DateTime=ymd(c("2018-01-01","2018-01-01","2018-01-02","2018-01-02","2018-01-03","2018-01-03")),
              Value=c(5,10,12,3,9,11),Rank=rep(0,6))

我想对最后两行的值进行排名，将每行与其余四个“值”行（以前的日期）进行比较。

我设法做到了：

dfReference<-df%>%filter(DateTime!=max(DateTime))

dfTarget<-df%>%filter(DateTime==max(DateTime))

for (i in 1:nrow(dfTarget)){
  tempDf<-rbind(dfReference,dfTarget[i,])%>%
    mutate(Rank=rank(Value,ties.method = "first"))
  dfTarget$Rank[i]=filter(tempDf,DateTime==max(df$DateTime))$Rank
}

所需的输出：

> dfTarget
# A tibble: 2 x 3
  DateTime   Value  Rank
  <date>     <dbl> <dbl>
1 2018-01-03     9     3
2 2018-01-03    11     4

但是我正在寻找一种更精致的方法。

谢谢

Answer 1

这与您的for循环基本相同，但是它不是使用map_int来循环，而是使用rbind来创建新的数据框而不是使用新的数据框与c()。

library(tidyverse)

is.max <- with(df,  DateTime == max(DateTime))

df[is.max,] %>% 
  mutate(Rank = map_int(Value, ~
    c(df$Value[!is.max], .x) %>% 
      rank(ties.method = 'first') %>% 
      tail(1)))



# # A tibble: 2 x 3
#   DateTime   Value  Rank
#   <date>     <dbl> <int>
# 1 2018-01-03     9     3
# 2 2018-01-03    11     4

数据框的排位值，不包括相同的日期

1 个答案: