R 在具有NAs的组内分配值的等级

我有这样一个数据帧（df），它只是一个sapmle：

group value
1     12.1
1     10.3
1     NA
1     11.0
1     13.5
2     11.7
2     NA
2     10.4
2     9.7

即

df<-data.frame(group=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2), value=c(12.1, 10.3, NA, 11.0, 13.5, 11.7, NA, 10.4, 9.7))

也就是说，我想找到

• 从最小值开始的“值”的等级
• 在“集团”内

---

我怎样才能用R做到这一点？非常感谢您的帮助。

我们可以使用

ave

从

base R

创建

rank

列（“order1”），按“group”列出“value”。如果我们需要在“值”列中为相应的

NA

设置

NAs

，可以这样做（

df$order[is.NA（..））]

）

您可以使用一次应用于每个组的

rank（）

函数来获得所需的结果。我的解决方案是编写一个小的helper函数，并在

for

循环中调用该函数。我确信还有其他更优雅的方法使用各种R库，但这里有一个仅使用基本R的解决方案

df <- read.table('~/Desktop/stack_overflow28283818.csv', sep = ',', header = T)

#helper function
    rankByGroup <- function(df = NULL, grp = 1)
                {
                rank(df[df$group == grp, 'value'])
                }


# Remove NAs
df.na <- df[is.na(df$value),]
df.0  <- df[!is.na(df$value),]

# For loop over groups to list the ranks
for(grp in unique(df.0$group))
    {
    df.0[df.0$group == grp, 'order'] <- rankByGroup(df.0, grp) 
    print(grp)
    }

# Append NAs
df.na$order <- NA
df.out <- rbind(df.0,df.na)

#re-sort for ordering given in OP (probably not really required)
df.out <- df.out[order(as.numeric(rownames(df.out))),]

---

谢谢艾尔·阿克伦。这两种代码都工作得很好。L我很感激。

 df$order1 <- with(df, ave(value, group, FUN=rank))
 df$order1[is.na(df$value)] <- NA

 library(data.table)
 setDT(df)[, order1:=rank(value)* NA^(is.na(value)), by = group][]
 #    group value order1
 #1:     1  12.1      3
 #2:     1  10.3      1
 #3:     1    NA     NA
 #4:     1  11.0      2
 #5:     1  13.5      4
 #6:     2  11.7      3
 #7:     2    NA     NA
 #8:     2  10.4      2
 #9:     2   9.7      1

df <- read.table('~/Desktop/stack_overflow28283818.csv', sep = ',', header = T)

#helper function
    rankByGroup <- function(df = NULL, grp = 1)
                {
                rank(df[df$group == grp, 'value'])
                }


# Remove NAs
df.na <- df[is.na(df$value),]
df.0  <- df[!is.na(df$value),]

# For loop over groups to list the ranks
for(grp in unique(df.0$group))
    {
    df.0[df.0$group == grp, 'order'] <- rankByGroup(df.0, grp) 
    print(grp)
    }

# Append NAs
df.na$order <- NA
df.out <- rbind(df.0,df.na)

#re-sort for ordering given in OP (probably not really required)
df.out <- df.out[order(as.numeric(rownames(df.out))),]

> df.out
  group value order
1     1  12.1     3
2     1  10.3     1
3     1    NA    NA
4     1  11.0     2
5     1  13.5     4
6     2  11.7     3
7     2    NA    NA
8     2  10.4     2
9     2   9.7     1