使用dplyr创建排名变量？

Question

假设我有以下数据：

df = data.frame(name=c("A", "B", "C", "D"), score = c(10, 10, 9, 8))

我想添加一个新的列来显示排名。这是我的做法：

df %>% mutate(ranking = rank(score, ties.method = 'first'))
#   name score ranking
# 1    A    10       3
# 2    B    10       4
# 3    C     9       2
# 4    D     8       1

然而，我的期望结果是：

#   name score ranking
# 1    A    10       1
# 2    B    10       1
# 3    C     9       2
# 4    D     8       3

显然，rank并不符合我的意图。我应该使用哪个函数？

- Ignacio

Answer 1

看起来你正在寻找 "dplyr" 包中的 dense_rank 函数，不过需要以与 rank 函数正常使用相反的顺序应用它。

尝试这个：

df %>% mutate(rank = dense_rank(desc(score)))
#   name score rank
# 1    A    10    1
# 2    B    10    1
# 3    C     9    2
# 4    D     8    3

- A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1

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可能应该使用 desc(score)，即使 -score 也可以。Hadley 已经提醒过我几次了。 - hrbrmstr

C的排名可以是3，D的排名可以是4吗？ - Ignacio

请使用 min_rank 替代使用 dense_rank。 - jalapic

啊，谢谢。只是想说，在group_by()之外的项目中，将arrange(desc())放在dense_rank()之前是行不通的。这是我在尝试过程中发现的。 - phili_b

Answer 2

当你需要将排名应用于所有变量（而不仅仅是一个）时，可以使用其他解决方案。

df = data.frame(name = c("A","B","C","D"),
                score=c(10,10,9,8), score2 = c(5,1,9,2))

select(df, -name) %>% mutate_all(funs(dense_rank(desc(.))))

- Pablo Casas

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dplyr has desc(), you don't need inv_d. (It's nice because it works for many data types, not just numeric.) You also don't need to do this in separate steps, you can go all at once: mutate_all(df, funs(dense_rank(desc(.)))) - Gregor Thomas

funs()在dplyr 0.8.0中已被弃用。有什么替代方案吗？ - user101089

Answer 3

@user101089 --- 你可以尝试这种替代的方法：

df = data.frame(name = c("A","B","C","D"),
                score=c(10,10,9,8), score2 = c(5,1,9,2))

df %>% mutate(rank_score = dense_rank(desc(score)), 
                  rank_score2 = dense_rank(desc(score2)))

- Golam Kibria MadhurZa

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谢谢您抽出时间回答这个问题，但是我还不清楚这个答案与现有的答案有什么不同。请编辑您的帖子，以明确说明此答案的不同之处/改进之处。 - jared_mamrot