arrange和group_by
时间: 2023-11-09 16:49:27 浏览: 40
arrange和group_by是dplyr包中用于生成分组数据排名的两个函数。在使用这两个函数之前,首先需要安装并加载dplyr包。
arrange函数用于对数据进行排序。它接受两个参数,第一个参数是指定排序的变量,第二个参数是可选的降序参数。例如,使用arrange(df, var)可以按照变量var对数据框df进行升序排序,使用arrange(df, desc(var))可以按照变量var对数据框df进行降序排序。
group_by函数用于对数据进行分组。它接受一个或多个参数,指定要分组的变量。例如,使用group_by(df, var)可以按照变量var对数据框df进行分组。
在生成分组数据排名时,通常会结合使用arrange和group_by函数。具体的操作步骤如下:
1. 使用arrange函数对数据进行排序,指定排序的变量。
2. 使用group_by函数对数据进行分组,指定分组的变量。
3. 使用mutate函数为每个分组添加一个新的变量,该变量用于表示排名。可以使用rank函数进行排名计算,其中的ties.method参数用于处理分组内排名相同的情况。
例如,使用下面的语法可以生成一个分组数据的升序排名:
df %>% arrange(group_var, numeric_var) %>% group_by(group_var) %>% mutate(rank = rank(numeric_var))
如果要处理分组内排名相同的情况,可以使用rank函数的ties.method参数。例如,使用下面的语法可以处理分组内排名相同的情况:
rank(points, ties.method='average')
对于降序排名,可以使用desc函数对变量进行降序排序。例如,使用下面的语法可以生成一个分组数据的降序排名:
df %>% arrange(group_var, desc(numeric_var)) %>% group_by(group_var) %>% mutate(rank = rank(numeric_var))