Как ранжировать переменные по группам с помощью dplyr

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для ранжирования переменных по группам в dplyr:

df %>% arrange (group_var, numeric_var) %>%
 group_by(group_var) %>% 
 mutate (rank = rank(numeric_var))

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим фреймом данных:

#create data frame
df <- data.frame(team = c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'),
 points = c(12, 28, 19, 22, 32, 45, 22, 28, 13, 19),
 rebounds = c(5, 7, 7, 12, 11, 4, 10, 7, 8, 8))

#view data frame
df

 team points rebounds
1 A 12 5
2 A 28 7
3 A 19 7
4 A 22 12
5 B 32 11
6 B 45 4
7 B 22 10
8 C 28 7
9 C 13 8
10 C 19 8

Пример 1: Ранг в порядке возрастания

Следующий код показывает, как ранжировать очки, набранные игроками, в порядке возрастания, сгруппированные по командам:

library(dplyr)

#rank points scored, grouped by team
df %>% arrange (team, points) %>%
 group_by(team) %>% 
 mutate (rank = rank(points))

# A tibble: 10 x 4
# Groups: team [3]
 team points rebounds rank

 1 A 12 5 1
 2 A 19 7 2
 3 A 22 12 3
 4 A 28 7 4
 5 B 22 10 1
 6 B 32 11 2
 7 B 45 4 3
 8 C 13 8 1
 9 C 19 8 2
10 C 28 7 3

Пример 2: Ранг в порядке убывания

Мы также можем ранжировать набранные очки в порядке убывания по группам, используя отрицательный знак в функции rank() :

library(dplyr)

#rank points scored in reverse, grouped by team
df %>% arrange (team, points) %>%
 group_by(team) %>% 
 mutate (rank = rank(-points))

# A tibble: 10 x 4
# Groups: team [3]
 team points rebounds rank

 1 A 12 5 4
 2 A 19 7 3
 3 A 22 12 2
 4 A 28 7 1
 5 B 22 10 3
 6 B 32 11 2
 7 B 45 4 1
 8 C 13 8 3
 9 C 19 8 2
10 C 28 7 1

Как справляться с ничьей в рейтинге

Мы можем использовать аргумент ties.method , чтобы указать, как мы должны обрабатывать ничьи при ранжировании числовых значений.

rank(points, ties. method ='average')

Вы можете использовать один из следующих параметров, чтобы указать, как обрабатывать связи:

• среднее : (по умолчанию) присваивает каждому связанному элементу средний ранг (элементы, занимающие 3-ю и 4-ю позицию, получат ранг 3,5).
• first : присваивает первому связанному элементу самый низкий ранг (элементы, занимающие 3-ю и 4-ю позиции, получат ранги 3 и 4 соответственно)
• min : присваивает каждому связанному элементу самый низкий ранг (элементы, занимающие 3-ю и 4-ю позицию, получат ранг 3).
• max : присваивает каждому связанному элементу наивысший ранг (элементы, занимающие 3-ю и 4-ю позицию, получат ранг 4)
• random : присваивает каждому связанному элементу случайный ранг (любой элемент, связанный с 3-й и 4-й позицией, может получить любой ранг)

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные функции в dplyr:

Как выбрать первую строку по группе с помощью dplyr
Как рассчитать относительные частоты с помощью dplyr
Как перекодировать значения с помощью dplyr
Как заменить NA на ноль в dplyr