tidyverse计算几个列的每行排序
tidyverse计算几个列的每行排序
提问于 2020-08-21 18:50:24
我有以下数据框架：
dat <- data.frame(id = c("a", "b", "c", "d"),
x1 = c(1, 3, 5, 7),
x2 = c(4, 2, 6, 0),
x3 = c(2, 2, 5, 9))现在，我想计算我的三个x列的每行排名，并将结果存储到我的dat数据框架中。因此，结果可以通过两种方式存储：
( a)理想情况下，会有4支新的列，各自的职级或
( b)将有一个新的嵌套列，我可能需要以某种方式取消嵌套。
我尝试了下面的方法，这至少给了我一个列表列。
dat %>%
rowwise() %>%
mutate(my_ranks = list(rank(c_across(starts_with("x")))))但是当我尝试去嵌套时，它会给我排名，但是它会创建新的行(即每个原始的大小写现在出现四次)。虽然我想我可以用pivot_wider来重塑这个结果，但走这条路是不对的。
有什么更好/更容易的主意吗？谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-08-21 21:28:12
我们可以使用unnest_wider
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
dat %>%
rowwise() %>%
mutate(my_ranks = list(rank(c_across(starts_with("x"))))) %>%
unnest_wider(c(my_ranks)) %>%
rename_at(vars(starts_with("...")), ~ str_replace(., fixed("..."), "rank_x"))
# A tibble: 4 x 7
# id x1 x2 x3 rank_x1 rank_x2 rank_x3
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 a 1 4 2 1 3 2
#2 b 3 2 2 3 1.5 1.5
#3 c 5 6 5 1.5 3 1.5
#4 d 7 0 9 2 1 3 另一个选择是pmap/as_tibble_row
library(tibble)
library(purrr)
dat %>%
mutate(my_ranks = pmap(select(., starts_with('x')), ~
as_tibble_row(rank(c(...)),
.name_repair = ~ str_c('rank', seq_along(.))))) %>%
unnest(c(my_ranks))
# A tibble: 4 x 7
# id x1 x2 x3 rank1 rank2 rank3
# <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 a 1 4 2 1 3 2
#2 b 3 2 2 3 1.5 1.5
#3 c 5 6 5 1.5 3 1.5
#4 d 7 0 9 2 1 3 使用来自rowRanks的matrixStats可以完成更简单的工作。
library(matrixStats)
nm1 <- names(dat)[-1]
dat[paste0('rank', nm1)] <- rowRanks(as.matrix(dat[nm1]), ties.method = 'average')Stack Overflow用户
发布于 2020-08-21 21:27:33
我想这是一种潮流：
dat %>%
bind_cols(as_tibble(`colnames<-`(t(apply(dat[-1], 1, rank)), paste0("rank_x", 1:3))))
#> id x1 x2 x3 rank_x1 rank_x2 rank_x3
#> 1 a 1 4 2 1.0 3.0 2.0
#> 2 b 3 2 2 3.0 1.5 1.5
#> 3 c 5 6 5 1.5 3.0 1.5
#> 4 d 7 0 9 2.0 1.0 3.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63528545
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