[英]Assigning rank of values within groups with NAs
我有這樣一個數據框(df),這只是一個sapmle:
group value
1 12.1
1 10.3
1 NA
1 11.0
1 13.5
2 11.7
2 NA
2 10.4
2 9.7
也就是說,
df<-data.frame(group=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2), value=c(12.1, 10.3, NA, 11.0, 13.5, 11.7, NA, 10.4, 9.7))
期望的輸出是:
group value order
1 12.1 3
1 10.3 1
1 NA NA
1 11.0 2
1 13.5 4
2 11.7 3
2 NA NA
2 10.4 2
2 9.7 1
也就是說,我想找到
我怎么能用R做到這一點? 我會很高興得到任何幫助非常感謝。
我們可以使用來自base R
ave
來創建“group”的“value”的rank
列(“order1”)。 如果我們需要NAs
相應NA
在“值”一欄,這是可以做到( df$order[is.na(..)]
)
df$order1 <- with(df, ave(value, group, FUN=rank))
df$order1[is.na(df$value)] <- NA
或者使用data.table
library(data.table)
setDT(df)[, order1:=rank(value)* NA^(is.na(value)), by = group][]
# group value order1
#1: 1 12.1 3
#2: 1 10.3 1
#3: 1 NA NA
#4: 1 11.0 2
#5: 1 13.5 4
#6: 2 11.7 3
#7: 2 NA NA
#8: 2 10.4 2
#9: 2 9.7 1
您可以一次使用應用於每個組的rank()
函數來獲得所需的結果。 我這樣做的解決方案是編寫一個小輔助函數並在for
循環中調用該函數。 我確信使用各種R庫還有其他更優雅的方法,但這里只是使用基礎R的解決方案。
df <- read.table('~/Desktop/stack_overflow28283818.csv', sep = ',', header = T)
#helper function
rankByGroup <- function(df = NULL, grp = 1)
{
rank(df[df$group == grp, 'value'])
}
# Remove NAs
df.na <- df[is.na(df$value),]
df.0 <- df[!is.na(df$value),]
# For loop over groups to list the ranks
for(grp in unique(df.0$group))
{
df.0[df.0$group == grp, 'order'] <- rankByGroup(df.0, grp)
print(grp)
}
# Append NAs
df.na$order <- NA
df.out <- rbind(df.0,df.na)
#re-sort for ordering given in OP (probably not really required)
df.out <- df.out[order(as.numeric(rownames(df.out))),]
這准確地給出了所需的輸出,但我懷疑在您的應用中可能不需要保持數據中的NA的位置。
> df.out
group value order
1 1 12.1 3
2 1 10.3 1
3 1 NA NA
4 1 11.0 2
5 1 13.5 4
6 2 11.7 3
7 2 NA NA
8 2 10.4 2
9 2 9.7 1
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