我有一个df
类型和值。x
我想按内部的顺序对它们进行排名,type
并计算有多少其他行n
的值x
高于(列pos
)。
例如
df <- data.frame(type = c("a","a","a","b","b","b"),x=c(1,77,1,34,1,8))
# for type a row 3 has a higher x than row 1 and 2 so has a pos value of 2
我可以这样做:
library(plyr)
df <- data.frame(type = c("a","a","a","b","b","b"),x=c(1,77,1,34,1,8))
df <- ddply(df,.(type), function(x) x[with(x, order(x)) ,])
df <- ddply(df,.(type), transform, pos = (seq_along(x)-1) )
type x pos
1 a 1 0
2 a 1 1
3 a 77 2
4 b 1 0
5 b 8 1
6 b 34 2
但是这种方法没有考虑类型a
第 1 行和第 2 行之间的关系。在关系具有相同值的情况下,获得输出的最简单方法是什么,例如
type x pos
1 a 1 0
2 a 1 0
3 a 77 2
4 b 1 0
5 b 8 1
6 b 34 2