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데이터 프레임의 그룹 내 행 번호 매기기
다음과 유사한 데이터 프레임 작업:
set.seed(100)
df <- data.frame(cat = c(rep("aaa", 5), rep("bbb", 5), rep("ccc", 5)), val = runif(15))
df <- df[order(df$cat, df$val), ]
df
cat val
1 aaa 0.05638315
2 aaa 0.25767250
3 aaa 0.30776611
4 aaa 0.46854928
5 aaa 0.55232243
6 bbb 0.17026205
7 bbb 0.37032054
8 bbb 0.48377074
9 bbb 0.54655860
10 bbb 0.81240262
11 ccc 0.28035384
12 ccc 0.39848790
13 ccc 0.62499648
14 ccc 0.76255108
15 ccc 0.88216552
각 그룹 내에 번호가 매겨진 열을 추가하려고 합니다.이런 식으로 하는 것은 분명히 R의 힘을 사용하지 않는 것입니다.
df$num <- 1
for (i in 2:(length(df[,1]))) {
if (df[i,"cat"]==df[(i-1),"cat"]) {
df[i,"num"]<-df[i-1,"num"]+1
}
}
df
cat val num
1 aaa 0.05638315 1
2 aaa 0.25767250 2
3 aaa 0.30776611 3
4 aaa 0.46854928 4
5 aaa 0.55232243 5
6 bbb 0.17026205 1
7 bbb 0.37032054 2
8 bbb 0.48377074 3
9 bbb 0.54655860 4
10 bbb 0.81240262 5
11 ccc 0.28035384 1
12 ccc 0.39848790 2
13 ccc 0.62499648 3
14 ccc 0.76255108 4
15 ccc 0.88216552 5
어떻게 하면 좋을까요?
사용하다ave,ddply,dplyr또는data.table:
df$num <- ave(df$val, df$cat, FUN = seq_along)
또는:
library(plyr)
ddply(df, .(cat), mutate, id = seq_along(val))
또는:
library(dplyr)
df %>% group_by(cat) %>% mutate(id = row_number())
또는 (가장 효율적인 메모리로, 참조에 의해 할당됨)DT):
library(data.table)
DT <- data.table(df)
DT[, id := seq_len(.N), by = cat]
DT[, id := rowid(cat)]
이 r-faq 질문을 더 완전하게 만들기 위해, 기본 R 대안은 다음과 같습니다.sequence그리고.rle:
df$num <- sequence(rle(df$cat)$lengths)
다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
> df cat val num 4 aaa 0.05638315 1 2 aaa 0.25767250 2 1 aaa 0.30776611 3 5 aaa 0.46854928 4 3 aaa 0.55232243 5 10 bbb 0.17026205 1 8 bbb 0.37032054 2 6 bbb 0.48377074 3 9 bbb 0.54655860 4 7 bbb 0.81240262 5 13 ccc 0.28035384 1 14 ccc 0.39848790 2 11 ccc 0.62499648 3 15 ccc 0.76255108 4 12 ccc 0.88216552 5
한다면df$cat요인 변수이므로 변수를 감싸야 합니다.as.character첫 번째:
df$num <- sequence(rle(as.character(df$cat))$lengths)
다음은 그룹 내에서 'val'을 정렬할 수 있는 작은 개선 트릭입니다.
# 1. Data set
set.seed(100)
df <- data.frame(
cat = c(rep("aaa", 5), rep("ccc", 5), rep("bbb", 5)),
val = runif(15))
# 2. 'dplyr' approach
df %>%
arrange(cat, val) %>%
group_by(cat) %>%
mutate(id = row_number())
다른dplyr가능성:
df %>%
group_by(cat) %>%
mutate(num = 1:n())
cat val num
<fct> <dbl> <int>
1 aaa 0.0564 1
2 aaa 0.258 2
3 aaa 0.308 3
4 aaa 0.469 4
5 aaa 0.552 5
6 bbb 0.170 1
7 bbb 0.370 2
8 bbb 0.484 3
9 bbb 0.547 4
10 bbb 0.812 5
11 ccc 0.280 1
12 ccc 0.398 2
13 ccc 0.625 3
14 ccc 0.763 4
15 ccc 0.882 5
나는 추가하고 싶습니다.data.table를 사용하는 변형rank()순서를 변경할 수 있는 추가적인 가능성을 제공하여 그것을 약간 더 유연하게 만드는 기능seq_len()솔루션이며 RDBMS의 row_number 함수와 매우 유사합니다.
# Variant with ascending ordering
library(data.table)
dt <- data.table(df)
dt[, .( val
, num = rank(val))
, by = list(cat)][order(cat, num),]
cat val num
1: aaa 0.05638315 1
2: aaa 0.25767250 2
3: aaa 0.30776611 3
4: aaa 0.46854928 4
5: aaa 0.55232243 5
6: bbb 0.17026205 1
7: bbb 0.37032054 2
8: bbb 0.48377074 3
9: bbb 0.54655860 4
10: bbb 0.81240262 5
11: ccc 0.28035384 1
12: ccc 0.39848790 2
13: ccc 0.62499648 3
14: ccc 0.76255108 4
# Variant with descending ordering
dt[, .( val
, num = rank(desc(val)))
, by = list(cat)][order(cat, num),]
2021-04-16에서 편집하여 내림차순과 오름차순 사이의 전환을 더 안전하게 합니다.
다음은 다음을 사용하는 옵션입니다.for행 단위가 아닌 그룹 단위로 루프(OP와 동일)
for (i in unique(df$cat)) df$num[df$cat == i] <- seq_len(sum(df$cat == i))
사용rowid()에서 기능하는.data.table:
> set.seed(100)
> df <- data.frame(cat = c(rep("aaa", 5), rep("bbb", 5), rep("ccc", 5)), val = runif(15))
> df <- df[order(df$cat, df$val), ]
> df$num <- data.table::rowid(df$cat)
> df
cat val num
4 aaa 0.05638315 1
2 aaa 0.25767250 2
1 aaa 0.30776611 3
5 aaa 0.46854928 4
3 aaa 0.55232243 5
10 bbb 0.17026205 1
8 bbb 0.37032054 2
6 bbb 0.48377074 3
9 bbb 0.54655860 4
7 bbb 0.81240262 5
13 ccc 0.28035384 1
14 ccc 0.39848790 2
11 ccc 0.62499648 3
15 ccc 0.76255108 4
12 ccc 0.88216552 5
매우 간단하고 깔끔한 솔루션입니다.
전체 data.frame에 대한 행 번호
library(tidyverse)
iris %>%
mutate(row_num = seq_along(Sepal.Length)) %>%
head
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species row_num
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3
.. ... ... ... ... ...... ...
148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 148
149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 149
150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica 150
data.frame의 그룹별 행 번호
iris %>%
group_by(Species) %>%
mutate(num_in_group=seq_along(Species)) %>%
as.data.frame
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species num_in_group
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 1
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 2
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 3
.. ... ... ... ... ...... ..
48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa 48
49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa 49
50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa 50
51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor 1
52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor 2
53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor 3
.. ... ... ... ... ...... ..
98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor 48
99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor 49
100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor 50
101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica 1
102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica 2
103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica 3
.. ... ... ... ... ...... ..
148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 48
149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 49
150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica 50
인devel의 버전dplyr
library(dplyr)
df %>%
mutate(num = row_number(), .by = "cat")
또 다른 기본 R 솔루션은 다음과 같습니다.split데이터 프레임 퍼cat그 후를 이용하여lapply숫자가 있는 열 추가1:nrow(x)마지막 단계는 최종 데이터 프레임을 다음과 같이 복구하는 것입니다.do.call즉, 다음과 같습니다.
df_split <- split(df, df$cat)
df_lapply <- lapply(df_split, function(x) {
x$num <- seq_len(nrow(x))
return(x)
})
df <- do.call(rbind, df_lapply)
언급URL : https://stackoverflow.com/questions/12925063/numbering-rows-within-groups-in-a-data-frame
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