R 基于第二列顺序的列密集排序

我正在绞尽脑汁做一些可能是直截了当的事情。我希望在数据帧中的一列上获得“密集”排名（如函数所定义），但不是基于列的正确顺序，顺序应该由另一列给出（

val

，在我的示例中）

我设法获得了密集的排名，如下所示：

库（dplyr）
foo_df%arrange（val）%%>%mutate（id_fac=as.integer（factor（id）））
#>id val id_fac
#>1 4 a 3
#>2 1 b 1
#>3 1 c 1
#>43D2
#>5 3 e 2

但我希望根据

val

对系数级别进行排序。期望输出：

foo_所需的%arrange（val）%%>%mutate（id_fac=as.integer（factor（id，levels=c（4,1,3）））
福乌
#>id val id_fac
#>1 4 a 1
#>2 1 b 2
#>3 1 c 2
#>43D3
#>5 3 e 3

• 我尝试了

  data.table:：frank

• 我通过@Prasad Chalasani尝试了这两种方法
• 我尝试使用

  id[rank（val）]

  （和

  sort（val）

  ，以及

  order（val）

  ）设置

  id的顺序

• 最后，我还尝试使用

  rank（val）

  等对级别进行排序，但这会引发一个错误（

  评估错误：因子级别[3]重复。

  ）

• 我知道可以指定级别顺序，我使用它来创建所需的输出。然而，这个解决方案并不好，因为我的数据有更多的行和级别

我需要它是为了方便，为了生成一个具有特定顺序的表，而不是为了计算

---

由（v0.2.1）于2018-12-19创建。

您可以先使用

进行检查

foo_df %>% arrange(val) %>% 
          group_by(id)%>%mutate(id_fac = first(val))%>%
          ungroup()%>%
          mutate(id_fac=as.integer(factor(id_fac)))
# A tibble: 5 x 3
     id    val id_fac
  <dbl> <fctr>  <int>
1     4      a      1
2     1      b      2
3     1      c      2
4     3      d      3
5     3      e      3

foo_df%%>%arrange（val）%%>%
分组依据（id）%>%突变（id fac=first（val））%>%
解组（）%>%
变异（id_fac=as.integer（factor（id_fac）））
#一个tibble:5x3
id val id_fac
1 4 a 1
2 1 b 2
3 1 c 2
43D3
5 3 e 3
您可以先查看

foo_df %>% arrange(val) %>% 
          group_by(id)%>%mutate(id_fac = first(val))%>%
          ungroup()%>%
          mutate(id_fac=as.integer(factor(id_fac)))
# A tibble: 5 x 3
     id    val id_fac
  <dbl> <fctr>  <int>
1     4      a      1
2     1      b      2
3     1      c      2
4     3      d      3
5     3      e      3

foo_df%%>%arrange（val）%%>%
分组依据（id）%>%突变（id fac=first（val））%>%
解组（）%>%
变异（id_fac=as.integer（factor（id_fac）））
#一个tibble:5x3
id val id_fac
1 4 a 1
2 1 b 2
3 1 c 2
43D3
5 3 e 3
为什么你甚至需要
因子？不确定我是否遗漏了什么，但这会提供您想要的输出

您可以使用
match
根据
id
s的出现来获取
id\u fac

library(dplyr)

foo_df %>%
    mutate(id_fac = match(id, unique(id)))

#  id val id_fac
#1  4   a      1
#2  1   b      2
#3  1   c      2
#4  3   d      3
#5  3   e      3

为什么您甚至需要
因子
？不确定我是否遗漏了什么，但这会提供您想要的输出

您可以使用
match
根据
id
s的出现来获取
id\u fac

library(dplyr)

foo_df %>%
    mutate(id_fac = match(id, unique(id)))

#  id val id_fac
#1  4   a      1
#2  1   b      2
#3  1   c      2
#4  3   d      3
#5  3   e      3

这是一个很好的方法。然而，我会接受@Ronak Shah更直接的回答。这是一个很好的方法。不过，我会接受@Ronak Shah更直接的回答。你完全正确，我不需要任何因素——这只是我获得如此密集排名的方法。非常好的解决方案。谢谢你是绝对正确的，我不需要因素-这只是我的方法得到这个密集的排名。非常好的解决方案。谢谢