按组排序变量（dplyr）

Question

按组排序变量（dplyr）

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我有一个包含列 x1, x2, group 的数据框，我想生成一个新的数据框，其中包含一个额外的列rank，该列指示x1在其组中的顺序。

这里有一个相关的问题（链接），但是已被接受的答案似乎不再起作用。

到此为止，没问题：

library(dplyr)
data(iris)
by_species <- iris %>% 
              arrange(Species, Sepal.Length) %>% 
              group_by(Species)

但是当我尝试通过分组获取排名时：

by_species <- mutate(by_species, rank=row_number())

错误提示为：

Error in rank(x, ties.method = "first", na.last = "keep") :
argument "x" is missing, with no default

更新

问题出在dplyr和plyr之间的一些冲突。要重现此错误，请同时加载两个软件包：

library(dplyr)
library(plyr)
data(iris)
by_species <- iris %>% 
              arrange(Species, Sepal.Length) %>% 
              group_by(Species) %>% 
              mutate(rank=row_number())
# Error in rank(x, ties.method = "first", na.last = "keep") : 
# argument "x" is missing, with no default

卸载plyr，它的表现与预期一样：

detach("package:plyr", unload=TRUE)
by_species <- iris %>% 
              arrange(Species, Sepal.Length) %>% 
              group_by(Species) %>% 
              mutate(rank=row_number())

by_species %>% filter(rank <= 3)

##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species  rank
##          (dbl)       (dbl)        (dbl)       (dbl)     (fctr) (int)
## 1          4.3         3.0          1.1         0.1     setosa     1
## 2          4.4         2.9          1.4         0.2     setosa     2
## 3          4.4         3.0          1.3         0.2     setosa     3
## 4          4.9         2.4          3.3         1.0 versicolor     1
## 5          5.0         2.0          3.5         1.0 versicolor     2
## 6          5.0         2.3          3.3         1.0 versicolor     3
## 7          4.9         2.5          4.5         1.7  virginica     1
## 8          5.6         2.8          4.9         2.0  virginica     2
## 9          5.7         2.5          5.0         2.0  virginica     3

- alberto

1

你确定 by_species <- mutate(by_species, rank=row_number()) 这个命令是产生错误的吗？它在我的电脑上可以运行，并且你的错误提到的是 rank 函数，而不是正在使用的 row_number 函数。此外，如果你使用 rank 函数，你需要提供一个参数，比如 rank(x)（其中 x 是你想排名的对象）。row_number 函数不需要这样做。 - steveb

你的脚本已经按照预期产生了输出。我投票关闭此问题，因为无法重现。 - Pierre L

@steveb完成。没有错误，但排名仍然是全局的，而不是按组...我的dplyr版本是0.4.3。 - alberto

1

@steveb 加载 plyr 然后加载 dplyr 在我的电脑上似乎无法工作。 - alberto

1

我也发现为了让我的程序正常运行，我需要使用detach("package:plyr", unload=TRUE)。 - vb66

显示剩余17条评论

2个回答

4

未来读者可使用基本R语言实现按组排序的变量。例如，对于OP提供的iris数据集，按照Sepal.Length进行排序：

# ORDER BY SPECIES AND SEPAL.LENGTH
iris <- iris[with(iris, order(Species, Sepal.Length)), ]

# RUN A ROW COUNT FOR RANK BY SPECIES GROUP
iris$rank <- sapply(1:nrow(iris), 
                    function(i) sum(iris[1:i, c('Species')]==iris$Species[i]))

# FILTER DATA FRAME BY TOP 3
iris <- iris[iris$rank <= 3,]

- Parfait

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- steveb · Accepted Answer

如下代码将按照要求生成所需结果。

library(dplyr)

by_species <- iris %>% arrange(Species, Sepal.Length) %>%
    group_by(Species) %>% 
    mutate(rank = rank(Sepal.Length, ties.method = "first"))

by_species %>% filter(rank <= 3)
##Source: local data frame [9 x 6]
##Groups: Species [3]
##
##  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species  rank
##         (dbl)       (dbl)        (dbl)       (dbl)     (fctr) (int)
##1          4.3         3.0          1.1         0.1     setosa     1
##2          4.4         2.9          1.4         0.2     setosa     2
##3          4.4         3.0          1.3         0.2     setosa     3
##4          4.9         2.4          3.3         1.0 versicolor     1
##5          5.0         2.0          3.5         1.0 versicolor     2
##6          5.0         2.3          3.3         1.0 versicolor     3
##7          4.9         2.5          4.5         1.7  virginica     1
##8          5.6         2.8          4.9         2.0  virginica     2
##9          5.7         2.5          5.0         2.0  virginica     3

by_species %>% slice(1:3)
##Source: local data frame [9 x 6]
##Groups: Species [3]
##
##  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species  rank
##         (dbl)       (dbl)        (dbl)       (dbl)     (fctr) (int)
##1          4.3         3.0          1.1         0.1     setosa     1
##2          4.4         2.9          1.4         0.2     setosa     2
##3          4.4         3.0          1.3         0.2     setosa     3
##4          4.9         2.4          3.3         1.0 versicolor     1
##5          5.0         2.0          3.5         1.0 versicolor     2
##6          5.0         2.3          3.3         1.0 versicolor     3
##7          4.9         2.5          4.5         1.7  virginica     1
##8          5.6         2.8          4.9         2.0  virginica     2
##9          5.7         2.5          5.0         2.0  virginica     3