R group by 和aggregate - 使用 plyr 返回组内的相对排名

更新：我有一个数据框“测试”，如下所示：

    session_id  seller_feedback_score
1   1   282470
2   1   275258
3   1   275258
4   1   275258
5   1   37831
6   1   282470
7   1   26
8   1   138351
9   1   321350
10  1   841
11  1   138351
12  1   17263
13  1   282470
14  1   396900
15  1   282470
16  1   282470
17  1   321350
18  1   321350
19  1   321350
20  1   0
21  1   1596
22  7   282505
23  7   275283
24  7   275283
25  7   275283
26  7   37834
27  7   282505
28  7   26
29  7   138359
30  7   321360

和一个代码（使用 plyr 包），显然应该对每组 session_id 中的“seller_feedback_score”进行排名：

 test <- test %>% group_by(session_id) %>% 
  mutate(seller_feedback_score_rank = dense_rank(-seller_feedback_score))

然而，真正发生的是 R 将整个数据帧排列在一起，而不与组（session_id）相关：

session_id  seller_feedback_score   seller_feedback_score_rank_2
1   1   282470  5
2   1   275258  7
3   1   275258  7
4   1   275258  7
5   1   37831   11
6   1   282470  5
7   1   26  15
8   1   138351  9
9   1   321350  3
10  1   841 14
11  1   138351  9
12  1   17263   12
13  1   282470  5
14  1   396900  1
15  1   282470  5
16  1   282470  5
17  1   321350  3
18  1   321350  3
19  1   321350  3
20  1   0   16
21  1   1596    13
22  7   282505  4
23  7   275283  6
24  7   275283  6
25  7   275283  6
26  7   37834   10
27  7   282505  4
28  7   26  15
29  7   138359  8
30  7   321360  2 

我通过计算唯一的“seller_feedback_score_rank”值来检查这一点，毫不奇怪，它等于最高排名值。如果有人可以重现并提供帮助，我将不胜感激。谢谢

一种选择：

library(dplyr)
df %>% group_by(session_id) %>% 
  mutate(rank = dense_rank(-seller_feedback_score))

dense_rank是“像 min_rank，但排名之间没有差距”，所以我否定了 seller_feedback_score 列，以便将其变成类似 max_rank 的内容（dplyr 中不存在）。

如果您想要有差距的排名，以便在您的情况下达到最低的 21，您可以使用min_rank代替dense_rank:

library(dplyr)
df %>% group_by(session_id) %>% 
    mutate(rank = min_rank(-seller_feedback_score))