我有一個近5000列的資料框架。以下是資料框架的片段
df= data. frame(a=c（13。 17。 19, 7, 9）,
b=c(1。 3。 50,NA。 3）,
c=c(NA。 NA。 NA,NA。 9））
我想把資料框單元格的值按行排列
。預期的輸出
df= data. frame(a=c（1。 1。 2,1。 1）,
b=c(2。 2。 1,NA。 2）,
c=c(NA。 NA。 NA,NA。 1））
uj5u.com熱心網友回復：
我們可以使用pmap在每一行上回圈（與rowwise相比會更快）并應用dense_rank
library(purrr)
library(dplyr)
df%>%
pmap_dfr(~ setNames（dense_rank(-c(. .. ））。 names(c(. ...))))。
輸出
# A tibble: 5 x 3
a b c
<int> < int> <int>/span>
1 1 2 NA
2 1 2 NA
3 2 1 NA
4 1 NA NA
5 1 2 1
或者一個更快的選擇可能是使用dapply從collapse
library（collapse）
library(data.table)
dapply(df, MARGIN = 1。 FUN = frank, ties。 方法 = 'dense', na. 最后 = "keep"）。
a b c
1 2 1 NA
2 2 1 NA
3 1 2 NA
4 1 NA NA
5 2 1 2
uj5u.com熱心網友回復：
df <- data. frame(a=c（13。 17, 19。 7,9）。 b=c(1。 3。 50,NA。 3）。 c=c（NA。 NA,NA。 NA,9））
應用(X = -df。 MARGIN = 1, FUN = rank, ties。 方法 = "min", na.last = "keep"）
#> [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
#> a 1 1 2 1 1
#> b 2 2 1 NA 3
#> c NA NA NA 1
轉載
t(apply(X = -DF, MARGIN = 1, FUN = rank, ties。 方法 = "min", na. 最后 = "keep"））。
#> a b c
#> [1,] 1 2 NA
#> [2,] 1 2 NA
#> [3,] 2 1 NA
#> [4, ] 1 NA NA
#> [5,] 1 3 1
注意領帶的行為與你預期的不同，例如，第五行。
uj5u.com熱心網友回復：
df= data. frame(a=c（13。 17。 19, 7, 9）,
b=c(1。 3。 50,NA。 3）,
c=c(NA。 NA。 NA,NA。 9））
library(tidyverse)
out <- df %>%
rowwise() %>%
transmute(res = list(dense_rank(-c_across(a。 c))) %> %
unnest_wider（res）
names(out) < - names(df)
出
#> # A tibble: 5 x 3
#> a b c
#> <int> <int> <int>/span>
#> 1 1 2 NA
#> 2 1 2 NA
#> 3 2 1 NA
#> 4 1 NA NA
#> 5 1 2 1
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