R 按其他列中日期的顺序计算列

我想做一个简单的任务，但不知道如何做。 我有一个数据帧（实际上是data.table），类似于：

date         code1 
2015-03-01     A
2015-03-02     A
2015-03-03     A
2015-03-01     B
2015-03-02     B
2015-03-03     B

我想要一个新的列，日期顺序按代码1排列，如下所示：

date         code1   order
2015-03-01     A       1
2015-03-02     A       2
2015-03-03     A       3
2015-03-01     B       1
2015-03-02     B       2
2015-03-03     B       3

---

提前感谢。

使用

数据。表

：

dt[, order := seq(.N), by = code1]

> dt
#         date code1 order
#1: 2015-03-01     A     1
#2: 2015-03-02     A     2
#3: 2015-03-03     A     3
#4: 2015-03-01     B     1
#5: 2015-03-02     B     2
#6: 2015-03-03     B     3

---

我们可以使用

dplyr

library(dplyr)
df %>%
   group_by(code1) %>%
   mutate(Order = row_number())
   date code1 Order
#      (chr) (chr) (int)
#1 2015-03-01     A     1
#2 2015-03-02     A     2
#3 2015-03-03     A     3
#4 2015-03-01     B     1
#5 2015-03-02     B     2
#6 2015-03-03     B     3

正如@alistaire所提到的，如果“日期”列没有排序，我们可以使用

排列

在

分组_by

后按“日期”排序，然后使用

mutate

或使用

秩

创建序列

df %>% 
  group_by(code1) %>% 
  mutate(Order = rank(date))

---

或者使用

splitstackshape

library(splitstackshape)
getanID(df, 'code1')[]

---

或使用

base R

df$Order <- with(df, ave(seq_along(code1), code1, FUN= seq_along)) 

---

df$Order[datatable]或[data.table]？在base R中，由“data.table”包转换的
df$Order数据帧
unlist（tapply（df$date，df$code1，seq_-along））
…或更好，如果它们不在顺序中，
取消列表（tapply（df$date，df$code1，rank））
，如果它们不在顺序中，做
df%>%groupby（code1）%>%mutate（order=rank（date））可能更安全些。
这就是我们要找的。它在超过1亿行的数据帧中表现得非常好。谢谢在下一个版本中，还可以执行以下操作：
dt[，order:=rowid（code1）]
。