R 有没有一种方法可以进行过滤排名，从而保留完整的数据帧？
我在一个大的R 有没有一种方法可以进行过滤排名，从而保留完整的数据帧？,r,dplyr,R,Dplyr,我在一个大的data.frame上进行数据分析。是否有一种方法可以基于保留完整数据的筛选条件进行排名。frame？代码的工作原理类似于使用dplyr过滤器结果，但在变异后保留整个数据帧的内容 library(tidyverse) # Data df <- read.table(sep="\t", text=" namePlayer groupPosition minutesTotals fgmTotals fgaTotals fg3mTotals fg3aTot
data.frame数据的筛选条件进行排名。framedplyr过滤器变异后保留整个数据帧的内容
library(tidyverse)
# Data
df <- read.table(sep="\t", text="
namePlayer groupPosition minutesTotals fgmTotals fgaTotals
fg3mTotals fg3aTotals fg2mTotals fg2aTotals ftmTotals ftaTotals
orbTotals drbTotals trbTotals astTotals stlTotals blkTotals
tovTotals pfTotals ptsTotals
Anthony Davis C 1267 353 698 34 105 319 593 236 294 114 340 454 151 58 90 71 86 976
Bradley Beal G 1392 336 714 89 262 247 452 137 174 36 148 184 180 47 32 98 115 898
Damian Lillard G 1347 335 741 117 297 218 444 229 256 30 151 181 219 35 19 104 69 1016
Giannis Antetokounmpo F 1146 335 572 12 79 323 493 212 305 83 346 429 207 45 54 145 116 894
James Harden G 1261 331 752 162 416 169 336 318 374 26 175 201 291 70 19 189 116 1142
Joel Embiid C 1255 330 680 42 142 288 538 295 368 89 413 502 129 21 70 128 125 997
Kemba Walker G 1276 324 734 122 335 202 399 171 208 16 142 158 223 48 18 89 61 941
Kevin Durant F 1399 383 760 70 192 313 568 274 300 19 274 293 237 32 39 133 74 1110
LeBron James F 1178 340 656 68 191 272 465 180 264 32 251 283 243 44 24 116 54 928
Paul George F 1271 332 734 119 315 213 419 179 215 56 235 291 146 82 22 99 106 962", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
df_calc <- df %>%
# Overall Rank
mutate(o_rank = rank(desc(ptsTotals))) %>%
# Rank by Position
group_by(groupPosition) %>%
mutate(position_rank = rank(desc(ptsTotals))) %>%
ungroup() %>%
# Conditional Rank
mutate(custom_rank = ifelse(groupPosition %in% c("G", "F") & position_rank > 3 |
groupPosition =="C" & position_rank > 3, rank(desc(ptsTotals)), NA ))
df_calc_correct <- df %>%
# Overall Rank
mutate(o_rank = rank(desc(ptsTotals))) %>%
# Rank by Position
group_by(groupPosition) %>%
mutate(position_rank = rank(desc(ptsTotals))) %>%
ungroup() %>%
# Conditional Rank
filter(groupPosition %in% c("G", "F") & position_rank > 3 |
groupPosition =="C" & position_rank > 3) %>%
mutate(custom_rank = rank(desc(ptsTotals)))
df_calc
#> # A tibble: 10 x 23
#> namePlayer groupPosition minutesTotals fgmTotals fgaTotals fg3mTotals
#> <chr> <chr> <int> <int> <int> <int>
#> 1 " ~ C 1267 353 698 34
#> 2 " ~ G 1392 336 714 89
#> 3 " ~ G 1347 335 741 117
#> 4 " ~ F 1146 335 572 12
#> 5 " ~ G 1261 331 752 162
#> 6 " ~ C 1255 330 680 42
#> 7 " ~ G 1276 324 734 122
#> 8 " ~ F 1399 383 760 70
#> 9 " ~ F 1178 340 656 68
#> 10 " ~ F 1271 332 734 119
#> # ... with 17 more variables: fg3aTotals <int>, fg2mTotals <int>,
#> # fg2aTotals <int>, ftmTotals <int>, ftaTotals <int>, orbTotals <int>,
#> # drbTotals <int>, trbTotals <int>, astTotals <int>, stlTotals <int>,
#> # blkTotals <int>, tovTotals <int>, pfTotals <int>, ptsTotals <int>,
#> # o_rank <dbl>, position_rank <dbl>, custom_rank <dbl>
df_calc_correct
#> # A tibble: 2 x 23
#> namePlayer groupPosition minutesTotals fgmTotals fgaTotals fg3mTotals
#> <chr> <chr> <int> <int> <int> <int>
#> 1 " ~ G 1392 336 714 89
#> 2 " ~ F 1146 335 572 12
#> # ... with 17 more variables: fg3aTotals <int>, fg2mTotals <int>,
#> # fg2aTotals <int>, ftmTotals <int>, ftaTotals <int>, orbTotals <int>,
#> # drbTotals <int>, trbTotals <int>, astTotals <int>, stlTotals <int>,
#> # blkTotals <int>, tovTotals <int>, pfTotals <int>, ptsTotals <int>,
#> # o_rank <dbl>, position_rank <dbl>, custom_rank <dbl>
库（tidyverse）
#资料
df%
#按职位排列
分组依据（分组位置）%>%
变异（位置等级=等级（描述（ptsTotals）））%>%
解组（）%>%
#条件秩
变异（自定义等级=ifelse（组位置%c（“G”、“F”）中的%c）和位置等级>3|
groupPosition==“C”和位置（排名>3，排名（描述（ptsTotals）），NA））
df_计算正确率%
#总排名
变异（o_秩=秩（desc（ptsTotals）））%>%
#按职位排列
分组依据（分组位置）%>%
变异（位置等级=等级（描述（ptsTotals）））%>%
解组（）%>%
#条件秩
过滤器（在%c（“G”、“F”）中的组位置%&位置等级>3|
groupPosition==“C”&位置（排名>3）%>%
变异（自定义等级=等级（描述（ptsTotals）））
df_计算
#>#tibble:10 x 23
#>namePlayer组位置分钟总计FGM总计FGA总计FG3总计
#>
#>1英寸~C 1267 353 698 34
#>2英寸~G 1392 336 714 89
#>3英寸~G 1347 335 741 117
#>4英寸~F 114633572 12
#>5英寸~G 1261 331 752 162
#>6英寸~C 1255 330 680 42
#>7英寸~G 1276 324 734 122
#>8英寸~F 1399 383 760 70
#>9英寸~F 1178 340 656 68
#>10英寸~F 1271 332 734 119
#> # ... 再加上17个变量：FG3总计、FG2总计、，
#>#FG2总计、FTM总计、FTA总计、ORB总计、，
#>#DRB总计、TRB总计、AST总计、STL总计、，
#>#BLK总计、TOV总计、pfTotals、ptsTotals、，
#>#o#U级、职位#U级、定制#U级
df_计算正确
#>#tibble:2 x 23
#>namePlayer组位置分钟总计FGM总计FGA总计FG3总计
#>
#>1英寸~G 1392 336 714 89
#>2英寸~F 1146 335 572 12
#> # ... 再加上17个变量：FG3总计、FG2总计、，
#>#FG2总计、FTM总计、FTA总计、ORB总计、，
#>#DRB总计、TRB总计、AST总计、STL总计、，
#>#BLK总计、TOV总计、pfTotals、ptsTotals、，
#>#o#U级、职位#U级、定制#U级
由reprex软件包（v0.2.1）于2019-01-04创建的我无法让您的df
正确读取，但这种通用方法应该有效
set.seed(1)
df <- data.frame(a = 1:10, b = sample(1:10))
df %>%
mutate(custom_rank = {
filt <- a %in% 3:5
replace(rep(NA, n()), which(filt), rank(desc(b[filt])))})
# a b custom_rank
# 1 1 3 NA
# 2 2 4 NA
# 3 3 5 2
# 4 4 7 1
# 5 5 2 3
# 6 6 8 NA
# 7 7 9 NA
# 8 8 6 NA
# 9 9 10 NA
# 10 10 1 NA
set.seed（1）
df%
变异（自定义等级={
filt无法加载该表，但如果您过滤ptsTotals向量中的正ifelse条件，它应该可以工作：
df %>%
# Overall Rank
mutate(o_rank = rank(desc(ptsTotals))) %>%
# Rank by Position
group_by(groupPosition) %>%
mutate(position_rank = rank(desc(ptsTotals))) %>%
ungroup() %>%
# Conditional Rank
mutate(custom_rank = ifelse(groupPosition %in% c("G", "F") & position_rank > 3 |
groupPosition =="C" & position_rank > 3,
rank(desc(ptsTotals[groupPosition %in% c("G", "F") & position_rank > 3 |
groupPosition =="C" & position_rank > 3])), NA ))
谢谢。没有内置的dplyr函数？这是不正确的，您不能用这种方式使用ifelse
。例如，检查ifelse的结果（1:10%在%3:5，3:5，NA中）
。序列3:5
不是输出的一部分。您需要使用替换。