在特定列上排序时如何分区？ [英] How to partition when ranking on a particular column?

问题描述

全部：

我有一个如下所示的数据框架。我知道我可以像这样执行全局排序：

  dt<  -  data.frame（
 ID = c（'A1'，'A2'，'A4'，'A2'，'A1' ，'A4'，'A3'，'A2'，'A1'，'A3'），
 Value = c（4,3,1,3,4,6,6,1,8,4） 
）; 
> dt 
 ID值
 1 A1 4 
 2 A2 3 
 3 A4 1 
 4 A2 3 
 5 A1 4 
 6 A4 6 
 7 A3 6 
 8 A2 1 
 9 A1 8 
 10 A3 4 
 dt $ Order<  -  rank（dt $ Value，ties.method =first ）
> dt 
 ID值订单
 1 A1 4 5 
 2 A2 3 3 
 3 A4 1 1 
 4 A2 3 4 
 5 A1 4 6 
 6 A4 6 8 
 7 A3 6 9 
 8 A2 1 2 
 9 A1 8 10 
 10 A3 4 7 
  / pre> 
 
 
但是，如何设置特定ID而不是全局排序的排序。我该如何完成这项工作？在T-SQL中，我们可以通过以下语法完成此操作：
  RANK（）OVER（[< partition_by_clause> ]< order_by_clause>）
  
任何想法？
解决方案
我的方式，但有可能更好。从来没有用过，甚至不了解它。谢谢，可能是有用的。
 ＃你的数据
 dt<  -  data.frame（
 ID = c（'A1'，'A2'，'A4'，'A2'，'A1'，'A4'，'A3'，'A2'，'A1'，'A3'），
值= c（4,3,1,3,4,6,6,1,8,4）
）
 dt $ Order<  -  rank（dt $ Value，ties.method =first ）
 
 #My方法
 dt $ id < -  1：nrow（dt）#needed用于排序并将其放在一起
 dt < -  dt [order（dt （$，$，$）$] 
 dt $ Order.by.group<  -  unlist（with（dt，tapply（Value，ID，function（x）rank（x，
 ties.method =first ））））
 dt [order（dt $ id），-4] 
  
收益：
  ID值订单Order.by.group 
 1 A1 4 5 1 
 2 A2 3 3 2 
 3 A4 1 1 1 
 4 A2 3 4 3 
 5 A1 4 6 2 
 6 A4 6 8 2 
 7 A3 6 9 2 
 8 A2 1 2 1 
 9 A1 8 10 3 
 10 A3 4 7 1 
  
 编辑： 
 
 
 
如果您不关心保留数据的原始顺序，则可以使用较少的代码：
  dt<  -  dt [order（dt $ ID），] 
 dt $ Order.by.group<  -  unlist（with（dt，tapply（Value，函数（x）等级（x，
 ties.method =first）））
 
 ID值Order.byGroup 
 1 A1 4 1 
 5 A1 4 2 
 9 A1 8 3 
 2 A2 3 2 
 4 A2 3 3 
 8 A2 1 1 b $ b 7 A3 6 2 
 10 A3 4 1 
 3 A4 1 1 
 6 A4 6 2 
  
 
All:

I have a data frame like the follow.I know I can do a global rank order like this:
dt <- data.frame(
    ID = c('A1','A2','A4','A2','A1','A4','A3','A2','A1','A3'),
    Value = c(4,3,1,3,4,6,6,1,8,4)
);
> dt
   ID Value
1  A1     4
2  A2     3
3  A4     1
4  A2     3
5  A1     4
6  A4     6
7  A3     6
8  A2     1
9  A1     8
10 A3     4
dt$Order <- rank(dt$Value,ties.method= "first")
> dt
   ID Value Order
1  A1     4     5
2  A2     3     3
3  A4     1     1
4  A2     3     4
5  A1     4     6
6  A4     6     8
7  A3     6     9
8  A2     1     2
9  A1     8    10
10 A3     4     7
But how can I set a rank order for a particular ID instead of a global rank order. How can I get this done? In T-SQL, we can get this done as the following syntax:
RANK() OVER ( [ < partition_by_clause > ] < order_by_clause > )
Any idea?
解决方案
My way but there's likely better.  Never used rank, din't even know about it.  Thanks, may be useful.
#Your Data
dt <- data.frame(
    ID = c('A1','A2','A4','A2','A1','A4','A3','A2','A1','A3'),
    Value = c(4,3,1,3,4,6,6,1,8,4)
)
dt$Order <- rank(dt$Value,ties.method= "first")

#My approach
dt$id <- 1:nrow(dt) #needed for ordering and putting things back together
dt <- dt[order(dt$ID),]
dt$Order.by.group <- unlist(with(dt, tapply(Value, ID, function(x) rank(x, 
    ties.method = "first"))))
dt[order(dt$id), -4]
Yields:
   ID Value Order Order.by.group
1  A1     4     5              1
2  A2     3     3              2
3  A4     1     1              1
4  A2     3     4              3
5  A1     4     6              2
6  A4     6     8              2
7  A3     6     9              2
8  A2     1     2              1
9  A1     8    10              3
10 A3     4     7              1
EDIT:

If you don't care about preserving the original order of the data then this works with less code:
dt <- dt[order(dt$ID),]
dt$Order.by.group <- unlist(with(dt, tapply(Value, ID, function(x) rank(x, 
   ties.method= "first"))))

   ID Value Order.by.group
1  A1     4              1
5  A1     4              2
9  A1     8              3
2  A2     3              2
4  A2     3              3
8  A2     1              1
7  A3     6              2
10 A3     4              1
3  A4     1              1
6  A4     6              2


                        
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