如何在 R 中使用 dplyr 包的 mutate 函式建立排名變數？

建立排名變數是為了將數值變數轉換為序數變數。這對於非引數分析很有用，因為如果數值變數的分佈不正常或引數分析的假設不能被數值變數遵循，則不會直接分析原始變數值。要使用 mutate 函式建立排名變數，我們可以使用 dense_rank 引數。

示例

考慮以下資料框 -

set.seed(7)
x1 <-sample(1:5,20,replace=TRUE)
x2 <-rep(c("Winter","Spring","Summer","Rainy"),times=5)
df <-data.frame(x1,x2)
df

輸出

x1 x2
1 2 Winter
2 3 Spring
3 4 Summer
4 2 Rainy
5 2 Winter
6 3 Spring
7 3 Summer
8 2 Rainy
9 4 Winter
10 3 Spring
11 4 Summer
12 2 Rainy
13 3 Winter
14 5 Spring
15 4 Summer
16 3 Rainy
17 2 Winter
18 2 Spring
19 4 Summer
20 3 Rainy
library(dplyr)

為 x1 變數建立排名變數 -

示例

df%>%mutate(Rank_x1=dense_rank(desc(-x1)))

輸出

x1 x2 Rank_x1
1 2 Winter 1
2 3 Spring 2
3 4 Summer 3
4 2 Rainy 1
5 2 Winter 1
6 3 Spring 2
7 3 Summer 2
8 2 Rainy 1
9 4 Winter 3
10 3 Spring 2
11 4 Summer 3
12 2 Rainy 1
13 3 Winter 2
14 5 Spring 4
15 4 Summer 3
16 3 Rainy 2
17 2 Winter 1
18 2 Spring 1
19 4 Summer 3
20 3 Rainy 2

讓我們看看另一個示例 -

示例

grp <-rep(c(28,29,31,45,37),times=4)
Percentage <-rep(c(28,29,31,45,37),times=4)
ID <-1:20
df_new <-data.frame(ID,Percentage)
df_new

輸出

ID Percentage
1 1 28
2 2 29
3 3 31
4 4 45
5 5 37
6 6 28
7 7 29
8 8 31
9 9 45
10 10 37
11 11 28
12 12 29
13 13 31
14 14 45
15 15 37
16 16 28
17 17 29
18 18 31
19 19 45
20 20 37

示例

df%>%mutate(Rank_Percentage=dense_rank(desc(-Percentage)))

輸出

x1 x2 Rank_Percentage
1 2 Winter 1
2 3 Spring 2
3 4 Summer 3
4 2 Rainy 5
5 2 Winter 4
6 3 Spring 1
7 3 Summer 2
8 2 Rainy 3
9 4 Winter 5
10 3 Spring 4
11 4 Summer 1
12 2 Rainy 2
13 3 Winter 3
14 5 Spring 5
15 4 Summer 4
16 3 Rainy 1
17 2 Winter 2
18 2 Spring 3
19 4 Summer 5
20 3 Rainy 4

更新於: 2020-08-24

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