用dplyr創建一個排名變量？

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

我想與排名添加新列。這是我在做什麼：

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，我期望的結果是：

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

顯然rank沒有做什麼，我都記在心裏。我應該使用什麼功能？

2014-09-29 Ignacio

你期待'DF％>％變異（等級= DENSE_RANK（-score））'？ – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1 2014-09-29 18:33:15

是的！非常感謝！ :-) – Ignacio 2014-09-29 18:36:44

聽起來好像您正在尋找來自「dplyr」的dense_rank - 但以與rank通常相反的順序應用。當你需要的等級適用於所有變量（而不僅僅是一個）

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

即使'-score'工作正常，希望使用'desc（score）'。哈德利戳了我一次cpl次。 – hrbrmstr 2014-09-29 18:45:58

@hrbrmstr，是啊 - 編輯.... – A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1 2014-09-29 18:48:04

有可能有C的排名爲3和D 4？ – Ignacio 2014-09-29 19:00:40

其他解決方案：

試試這個。

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(.))))

2017-02-21 20:57:45

'dplyr'有'desc（）'，你不需要'inv_d'。（這很好，因爲它適用於很多數據類型，而不僅僅是數字）。你也不需要單獨做這個，你可以一次全部完成：'mutate_all（df，funs（dense_rank（desc（。））））' – Gregor 2017-02-21 21:28:59

謝謝Gregor，我更新了答案。 – 2017-02-22 03:02:48

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