dense_rank R语言怎么用
时间: 2024-07-19 20:00:44 浏览: 54
在R语言中,`dense_rank()` 函数用于对数据集中的数值列(通常是因子或整数)按值进行排名,返回的是连续的、无缺失值的排名。它不跳过任何观测值,即使某些值相等,它们也会获得相同的排名。
以下是 `dense_rank()` 函数的基本用法:
```r
# 安装并加载dplyr包,如果尚未安装
if (!require(dplyr)) install.packages("dplyr")
library(dplyr)
# 假设你有一个数据框df,其中有一列名为score
df <- data.frame(score = c(1, 3, 2, 1, 4))
# 使用dense_rank()
ranked_df <- df %>% mutate(rank = dense_rank(score))
ranked_df
```
在这个例子中,`%>%` 是管道操作符,`mutate()` 创建了一个新的列 `rank`,它的值将是 `score` 列的密集排名结果。如果你的 `score` 列中有多个相同的值,它们都会获得相同的排名顺序。
相关问题
dense_rank 和rank
`RANK()`和`DENSE_RANK()`都是Oracle SQL中的分析函数,用于对查询结果进行排序并分配排名。两者的区别在于当存在相同的排序值时,`RANK()`会跳过相同的排名,而`DENSE_RANK()`会为相同的排序值分配相同的排名。
以下是两个函数的使用方法和示例:
1. `RANK()`
`RANK()`函数会为每个行分配一个排名,如果有多个行具有相同的排序值,则它们将被分配相同的排名,并且下一个排名将被跳过。例如,如果有两个行具有排名1,则下一个行将被分配排名3。
```sql
SELECT column1, column2, RANK() OVER (ORDER BY column1 DESC) as rank
FROM table_name;
```
2. `DENSE_RANK()`
`DENSE_RANK()`函数与`RANK()`函数类似,但是它不会跳过相同的排名,而是为它们分配相同的排名。例如,如果有两个行具有排名1,则下一个行将被分配排名2。
```sql
SELECT column1, column2, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column1 DESC) as dense_rank
FROM table_name;
```
rank dense_rank
这两个都是窗口函数中的排名函数,主要用于排序后对行进行编号。不同之处在于当值相同时,rank 会跳过相等的值,而 dense_rank 则不会跳过。
具体来说,假设有如下表格:
| id | score |
|----|-------|
| 1 | 90 |
| 2 | 80 |
| 3 | 90 |
| 4 | 70 |
使用 `rank()` 函数后,会得到以下结果:
| id | score | rank |
|----|-------|------|
| 1 | 90 | 1 |
| 2 | 80 | 2 |
| 3 | 90 | 1 |
| 4 | 70 | 4 |
可以看到,在第一、三行中,分数相等,因此它们的 rank 都是 1;而在第二行中,因为前面已经有一个分数比它高的行,因此它的 rank 是 2。注意第四行的 rank 不是 3 而是 4,这是因为排名函数默认升序排序。
使用 `dense_rank()` 函数后,会得到以下结果:
| id | score | dense_rank |
|----|-------|-----------|
| 1 | 90 | 1 |
| 2 | 80 | 2 |
| 3 | 90 | 1 |
| 4 | 70 | 3 |
可以看到,虽然第一、三行的分数相等,但 dense_rank 函数没有跳过它们,因此都是 1。另外,第四行的 dense_rank 是 3,这是因为前面有两个分数比它高的行。
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