Добавить столбец "ранг" в кадр данных

У меня есть dataframe с количеством разных элементов, в разные годы:

df <- data.frame(item = rep(c('a','b','c'), 3),
                 year = rep(c('2010','2011','2012'), each=3),
                 count = c(1,4,6,3,8,3,5,7,9))

И я хотел бы добавить столбец "year.rank", который дает ранжирование позиции в течение данного года, где более высокий счет ведет к более высокому "рангу". С вышесказанным это будет выглядеть так:

  item year count year.rank
1    a 2010     1         3
2    b 2010     4         2
3    c 2010     6         1
4    a 2011     3         2
5    b 2011     8         1
6    c 2011     3         3
7    a 2012     5         3
8    b 2012     7         2
9    c 2012     9         1

Я знаю, что могу сделать это для всего фрейма данных, используя order(df$count), но я не уверен, как бы это сделать в год.

Ответ 1

Существует функция rank, которая поможет вам в этом:

transform(df, 
          year.rank = ave(count, year, 
                          FUN = function(x) rank(-x, ties.method = "first")))
  item year count year.rank
1    a 2010     1         3
2    b 2010     4         2
3    c 2010     6         1
4    a 2011     3         2
5    b 2011     8         1
6    c 2011     3         3
7    a 2012     5         3
8    b 2012     7         2
9    c 2012     9         1

Ответ 2

data.table версия для практики:

library(data.table)
DT <- as.data.table(df)
DT[,yrrank:=rank(-count,ties.method="first"),by=year]

   item year count yrrank
1:    a 2010     1      3
2:    b 2010     4      2
3:    c 2010     6      1
4:    a 2011     3      2
5:    b 2011     8      1
6:    c 2011     3      3
7:    a 2012     5      3
8:    b 2012     7      2
9:    c 2012     9      1

Ответ 3

Используя функцию order,

transform(dat, x= ave(count,year,FUN=function(x) order(x,decreasing=T)))
  item year count x
1    a 2010     1 3
2    b 2010     4 2
3    c 2010     6 1
4    a 2011     3 2
5    b 2011     8 1
6    c 2011     3 3
7    a 2012     5 3
8    b 2012     7 2
9    c 2012     9 1

ИЗМЕНИТЬ

Здесь вы также можете использовать plyr:

ddply(dat,.(year),transform,x =  order(count,decreasing=T))

Ответ 4

Используя dplyr, вы можете сделать это следующим образом:

library(dplyr) # 0.4.1
df %>% 
  group_by(year) %>% 
  mutate(yrrank = row_number(-count))

#Source: local data frame [9 x 4]
#Groups: year
#
#  item year count yrrank
#1    a 2010     1      3
#2    b 2010     4      2
#3    c 2010     6      1
#4    a 2011     3      2
#5    b 2011     8      1
#6    c 2011     3      3
#7    a 2012     5      3
#8    b 2012     7      2
#9    c 2012     9      1

Это то же самое, что:

df %>% 
  group_by(year) %>% 
  mutate(yrrank = rank(-count, ties.method = "first"))

Обратите внимание, что полученные данные по-прежнему группируются по "году". Если вы хотите удалить группировку, вы можете просто расширить канал с помощью %>% ungroup().

Ответ 5

Используя ответы, полученные другими, я обнаружил, что следующее выполняется быстрее, чем варианты преобразования и dyplr:

df$year.rank <- ave(count, year, FUN = function(x) rank(-x, ties.method = "first"))