如何使用dplyr:：group_by为数据帧的每组指定数字？

我想给数据帧中的每个组编号。例如，我有以下数据帧：

df = data.frame( from = c('a', 'a', 'b'), dest = c('b', 'c', 'd') )
#> df
    #from dest
#1    a    b
#2    a    c
#3    b    d

我想根据

from

值进行分组，并为每组指定一个组号。这是预期的结果：

result = data.frame( from = c('a', 'a', 'b'), dest = c('b', 'c', 'd'), group_no = c(1,1,2) )
#> result
    #from dest group_no
#1    a    b        1
#2    a    c        1
#3    b    d        2

我可以使用for循环解决此问题，如下所示：

groups = df$from %>% unique
i = 0
df$group_no = NA
for ( g in groups ) {
    i = i + 1
    df[ df$from == g, ]$group_no = i
}
#> df
    #from dest group_no
#1    a    b        1
#2    a    c        1
#3    b    d        2

---

我想知道是否有可能在不使用for循环的情况下以一种更优雅、更实用的方式解决这个问题？具体地说，我想知道是否可以使用

dplyr:：group_by

函数来实现这一点。

您可以尝试从基本包中进行

转换

transform(df,group_no=as.numeric(factor(from)))

#   from dest group_no
#1    a    b  1
#2    a    c  1
#3    b    d  2

如果
from
列已经是一个因子，则可以删除
factor（）
函数并仅使用

transform(df,id=as.numeric(from))

使用
mutate
添加一列，该列仅为
from
的数值形式，作为一个因子：

df %>% mutate(group_no = as.integer(factor(from)))

#   from dest group_no
# 1    a    b        1
# 2    a    c        1
# 3    b    d        2

注：此处不需要“分组依据”

，除非您将其用于其他目的。如果要按新列分组以供以后使用，可以使用

groupby

而不是

mutate

来添加列。

我们可以使用

groupu索引

from

dplyr

library(dplyr)
df %>% 
   mutate(group_no = group_indices_(., .dots="from"))
#     from dest group_no
#1    a    b        1
#2    a    c        1
#3    b    d        2

---

使用

data.table

的类似选项如下

library(data.table)
setDT(df)[, group_no := .GRP, by = from]

---

根本不需要使用group_by。DF%%%突变（GROPUNO＝AS。整数（from））OP走向错误的方向。编辑提到，当您评论……而不是<代码>因子（）/代码>时，考虑使用<代码> fCTyIn Orthor（）/<代码>或另一个<代码> FCTA<<代码>函数来指定因子顺序。code>fct_inoorder（）保持数据帧的原始顺序，而factor选择的是按顺序排列的因子（也许是字母顺序），您可以按照向量的顺序创建组，如

forcats:：fct_inoorder（x）

with

factor（x，levels=unique（x））

如果您愿意，但这不是问题的一部分。一般来说，行顺序并不意味着什么，除非先显式排序，否则通常无法保证。如果要创建一个具有因子的因子（而不是像这里那样创建索引），则需要以某种方式指定级别。