r - 如何在R中的组内排名？

Question

这是我的数据框:

  customer_name order_dates order_values
1          John  2010-11-01           15
2           Bob  2008-03-25           12
3          Alex  2009-11-15            5
4          John  2012-08-06           15
5          John  2015-05-07           20

假设我想添加一个订单变量，该变量使用决胜局的最后订单日期按名称、最大订单日期对最高订单值进行排名。

因此，最终数据应如下所示:

  customer_name order_dates order_values ranked_order_values_by_max_value_date
1          John  2010-11-01           15                               3
2           Bob  2008-03-25           12                               1
3          Alex  2009-11-15            5                               1
4          John  2012-08-06           15                               2
5          John  2015-05-07           20                               1

每个人的单笔订单得 1，所有后续订单根据该值进行排名，并以最后订单日期优先获得平局。在此示例中，John 2012 年 8 月 6 日的订单排名第 2，因为它是在 2010 年 11 月 1 日之后放置的。 2015 年 5 月 7 日的订单为 1，因为它是最大的。因此，即使该订单是 20 年前下的，它也应该排名第一，因为这是 John 的最高订单值(value)。

有谁知道我如何在 R 中做到这一点？我可以在哪里对数据框中的一组指定变量进行排名？

Answer 1

评分最高的答案(由 cdeterman 提供)实际上是不正确的。 order 函数提供第 1、第 2、第 3 等排名值的位置，而不是当前顺序中值的排名。

让我们举一个简单的例子，我们想要排名，从最大的开始，按客户名称分组。我已经添加了手动排名，以便我们可以检查值

    > df
       customer_name order_values manual_rank
    1           John            2           5
    2           John            5           2
    3           John            9           1
    4           John            1           6
    5           John            4           3
    6           John            3           4
    7           Lucy            4           4
    8           Lucy            9           1
    9           Lucy            6           3
    10          Lucy            2           6
    11          Lucy            8           2
    12          Lucy            3           5

如果我运行 cdeterman 建议的代码，我会得到以下不正确的排名:

    > df %>%
    +   group_by(customer_name) %>%
    +   mutate(my_ranks = order(order_values, decreasing=TRUE))
    Source: local data frame [12 x 4]
    Groups: customer_name [2]

       customer_name order_values manual_rank my_ranks
              <fctr>        <dbl>       <dbl>    <int>
    1           John            2           5        3
    2           John            5           2        2
    3           John            9           1        5
    4           John            1           6        6
    5           John            4           3        1
    6           John            3           4        4
    7           Lucy            4           4        2
    8           Lucy            9           1        5
    9           Lucy            6           3        3
    10          Lucy            2           6        1
    11          Lucy            8           2        6
    12          Lucy            3           5        4

顺序用于将数据帧重新排序为降序或升序。我们真正想要的是运行两次排序函数，第二次排序函数给出我们想要的实际排名。

    > df %>%
    +   group_by(customer_name) %>%
    +   mutate(good_ranks = order(order(order_values, decreasing=TRUE)))
    Source: local data frame [12 x 4]
    Groups: customer_name [2]

       customer_name order_values manual_rank good_ranks
              <fctr>        <dbl>       <dbl>      <int>
    1           John            2           5          5
    2           John            5           2          2
    3           John            9           1          1
    4           John            1           6          6
    5           John            4           3          3
    6           John            3           4          4
    7           Lucy            4           4          4
    8           Lucy            9           1          1
    9           Lucy            6           3          3
    10          Lucy            2           6          6
    11          Lucy            8           2          2
    12          Lucy            3           5          5