Добавить столбец «ранг» в кадр данных
У меня есть dataframe с количеством разных элементов, в разные годы:
df <- data.frame(item = rep(c('a','b','c'), 3), year = rep(c('2010','2011','2012'), each=3), count = c(1,4,6,3,8,3,5,7,9)) И я хотел бы добавить столбец «year.rank», который дает рейтинг позиции в течение данного года, где более высокий счет ведет к более высокому «рангу». С вышесказанным это будет выглядеть так:
item year count year.rank 1 a 2010 1 3 2 b 2010 4 2 3 c 2010 6 1 4 a 2011 3 2 5 b 2011 8 1 6 c 2011 3 3 7 a 2012 5 3 8 b 2012 7 2 9 c 2012 9 1
Я знаю, что могу сделать это для всего фрейма данных, используя order(df$count) , но я не уверен, как это сделать в этом году.
- Извлечь последнее слово в строке в R
- Последовательные / подвижные суммы в векторе в R
- Как удалить все объекты, кроме одного из рабочей области в R?
- Как изменить строку в R
- Получение OVER QUERY LIMIT после одного запроса с геокодом
- Увеличение на 1 для каждого изменения в столбце
- Есть ли способ `source ()` и продолжить после ошибки?
- вставлять кавычки в строку символов, в цикле
- Извлечь месяц и год из зоопарка :: объект yearmon
- Как определить, есть ли у вас интернет-соединение в R
- Как сортировать буквы в строке?
- Как преобразовать таблицу в кадр данных
- Изменение имени переменной в цикле for с использованием R
Существует функция rank которая поможет вам в этом:
transform(df, year.rank = ave(count, year, FUN = function(x) rank(-x, ties.method = "first"))) item year count year.rank 1 a 2010 1 3 2 b 2010 4 2 3 c 2010 6 1 4 a 2011 3 2 5 b 2011 8 1 6 c 2011 3 3 7 a 2012 5 3 8 b 2012 7 2 9 c 2012 9 1
версия data.table для практики:
library(data.table) DT <- as.data.table(df) DT[,yrrank:=rank(-count,ties.method="first"),by=year] item year count yrrank 1: a 2010 1 3 2: b 2010 4 2 3: c 2010 6 1 4: a 2011 3 2 5: b 2011 8 1 6: c 2011 3 3 7: a 2012 5 3 8: b 2012 7 2 9: c 2012 9 1
Используя функцию order ,
transform(dat, x= ave(count,year,FUN=function(x) order(x,decreasing=T))) item year count x 1 a 2010 1 3 2 b 2010 4 2 3 c 2010 6 1 4 a 2011 3 2 5 b 2011 8 1 6 c 2011 3 3 7 a 2012 5 3 8 b 2012 7 2 9 c 2012 9 1
РЕДАКТИРОВАТЬ
Здесь вы также можете использовать plyr :
ddply(dat,.(year),transform,x = order(count,decreasing=T))
Используя dplyr, вы можете сделать это следующим образом:
library(dplyr) # 0.4.1 df %>% group_by(year) %>% mutate(yrrank = row_number(-count)) #Source: local data frame [9 x 4] #Groups: year # # item year count yrrank #1 a 2010 1 3 #2 b 2010 4 2 #3 c 2010 6 1 #4 a 2011 3 2 #5 b 2011 8 1 #6 c 2011 3 3 #7 a 2012 5 3 #8 b 2012 7 2 #9 c 2012 9 1
Это то же самое, что:
df %>% group_by(year) %>% mutate(yrrank = rank(-count, ties.method = "first"))
Обратите внимание, что полученные данные по-прежнему группируются по «году». Если вы хотите удалить группировку, вы можете просто расширить канал с помощью %>% ungroup() .
Используя ответы, полученные другими, я обнаружил, что следующее выполняется быстрее, чем варианты преобразования и dyplr :
df$year.rank <- ave(count, year, FUN = function(x) rank(-x, ties.method = "first"))