R数据分析|分组排序

本文主要介绍如何利用R语言进行分组排序，以及取出每组的最大值。灵感来自公众号world of statistics pandas分组排序一文。

正文

构造4个班级不同同学的语文成绩及数学成绩。目标：提取出每个班级语文成绩最高的同学。

library(dplyr)
rawdata <- 
data.frame(
  class.name = sample(paste("class", 1:4),100, replace = TRUE ),
  student = sample(paste("student", 1:100), replace = FALSE ),
  语文 = runif(100, min = 60, max = 100),
  数学 = runif(100, min = 60, max = 100)
)
head(rawdata)
#  class.name    student     语文     数学
#1    class 3 student 43 70.07040 82.16286
#2    class 1 student 89 82.55545 91.78050
#3    class 3 student 25 72.34546 74.85217
#4    class 3 student 48 91.03874 76.56048
#5    class 1 student 96 78.05422 68.67384
#6    class 3 student 51 64.35143 89.77850

取出每个班级中语文最高的同学成绩

rawdata %>% group_by(class.name) %>% mutate(rank = dense_rank(-语文)) %>% filter(rank==1)
#  class.name student     语文  数学  rank
#  <chr>      <chr>      <dbl> <dbl> <int>
#1 class 2    student 93  97.4  77.0     1
#2 class 4    student 9   99.5  63.7     1
#3 class 1    student 44  99.7  60.4     1
#4 class 3    student 6   99.4  60.7     1

首先利用group_by函数进行分组，其次利用dense_rank函数生成语文成绩排名，最后利用filter函数取出排名为第一位的同学，即为每个班级语文成绩最高的同学。

所有同学排序

rawdata %>% group_by(class.name) %>% mutate(rank = dense_rank(-语文)) %>%  arrange(class.name, rank)
#   class.name student     语文  数学  rank
#   <chr>      <chr>      <dbl> <dbl> <int>
# 1 class 1    student 44  99.7  60.4     1
# 2 class 1    student 98  98.9  82.5     2
# 3 class 1    student 21  96.2  71.9     3
# 4 class 1    student 13  95.9  76.0     4
# 5 class 1    student 91  95.8  62.5     5
# 6 class 1    student 50  95.8  68.8     6
# 7 class 1    student 33  95.2  63.0     7
# 8 class 1    student 31  94.0  97.2     8
# 9 class 1    student 35  91.2  89.5     9
#10 class 1    student 11  89.8  70.6    10

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