[英]Replacing each value in a vector with its rank number for a data.frame
在這個假設情景中,我對13種化學物質進行了5次不同的分析,得出每次分析中每種化學物質的分數。 我創建了一個表如下:
---- Analysis1 Analysis2 Analysis3 Analysis4 Analysis5 Chem_1 3.524797844 4.477695034 4.524797844 4.524797844 4.096698498 Chem_2 2.827511555 3.827511555 3.248136118 3.827511555 3.234398548 Chem_3 2.682144761 3.474646298 3.017780505 3.682144761 3.236152242 Chem_4 2.134137304 2.596921333 2.95181339 2.649076603 2.472875191 Chem_5 2.367736454 3.027814219 2.743137896 3.271122346 2.796607809 Chem_6 2.293110565 2.917318708 2.724156207 3.293110565 2.530967343 Chem_7 2.475709113 3.105794018 2.708222528 3.475709113 3.088819908 Chem_8 2.013451822 2.259454085 2.683273938 2.723554966 2.400976121 Chem_9 2.345123123 3.050074893 2.682845391 3.291851228 2.700844104 Chem_10 2.327658894 2.848729452 2.580415233 3.327658894 2.881490893 Chem_11 2.411243882 2.98131398 2.554456095 3.411243882 3.109205453 Chem_12 2.340778276 2.576860244 2.549707035 3.340778276 3.236545826 Chem_13 2.394698249 2.90682524 2.542599327 3.394698249 3.12936843
我想創建對應於每個分析的列,其中包含每種化學品的等級位置。 例如,在Analysis1
下, Chem_1
值為“1”, Chem_2
值為“2”, Chem_3
值為“4”, Chem_7
值為“4”, Chem_11
值為“5”,依此類推。
我們可以使用dense_rank
的dplyr
library(dplyr)
df %>%
mutate_each(funs(dense_rank(-.)))
在base R
,我們可以做到
df[] <- lapply(-df, rank, ties.method="min")
在data.table
,我們可以使用
library(data.table)
setDT(df)[, lapply(-.SD, frank, ties.method="dense")]
避免副本與-
相乘,如@Arun在評論中提到的那樣
lapply(.SD, frankv, order=-1L, ties.method="dense")
您也可以在R基礎上執行此操作:
cbind("..." = df[,1], data.frame(do.call(cbind,
lapply(df[,-1], order, decreasing = T))))
... Analysis1 Analysis2 Analysis3 Analysis4 Analysis5
1 Chem_1 1 1 1 1 1
2 Chem_2 2 2 2 2 12
3 Chem_3 3 3 3 3 3
4 Chem_4 7 7 4 7 2
5 Chem_5 11 9 5 11 13
6 Chem_6 13 5 6 13 11
7 Chem_7 5 11 7 12 7
8 Chem_8 9 6 8 10 10
9 Chem_9 12 13 9 6 5
10 Chem_10 10 10 10 9 9
11 Chem_11 6 4 11 5 6
12 Chem_12 4 12 12 8 4
13 Chem_13 8 8 13 4 8
如果我沒有弄錯的話,你想擁有你的表的列級排名。 這是我的解決方案:
m=data.matrix(df) # converts data frame to matrix, convert your data to matrix accordingly
apply(m, 2, function(c) rank(c)) # increasingly
apply(m, 2, function(c) rank(-c)) # decreasingly
但是,我相信你可以借助這個問題的答案自己解決它獲得矩陣條目的排名?
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