Как разделить при ранжировании в определенном столбце?

Мой способ, но есть, вероятно, лучше. Никогда не пользовался рангом, даже не знал об этом. Спасибо, может пригодится.

#Your Data
dt <- data.frame(
    ID = c('A1','A2','A4','A2','A1','A4','A3','A2','A1','A3'),
    Value = c(4,3,1,3,4,6,6,1,8,4)
)
dt$Order <- rank(dt$Value,ties.method= "first")

#My approach
dt$id <- 1:nrow(dt) #needed for ordering and putting things back together
dt <- dt[order(dt$ID),]
dt$Order.by.group <- unlist(with(dt, tapply(Value, ID, function(x) rank(x, 
    ties.method = "first"))))
dt[order(dt$id), -4]

Урожайность:

   ID Value Order Order.by.group
1  A1     4     5              1
2  A2     3     3              2
3  A4     1     1              1
4  A2     3     4              3
5  A1     4     6              2
6  A4     6     8              2
7  A3     6     9              2
8  A2     1     2              1
9  A1     8    10              3
10 A3     4     7              1

ИЗМЕНИТЬ:

Если вы не заботитесь о сохранении исходного порядка данных, это работает с меньшим количеством кода:

dt <- dt[order(dt$ID),]
dt$Order.by.group <- unlist(with(dt, tapply(Value, ID, function(x) rank(x, 
   ties.method= "first"))))

   ID Value Order.by.group
1  A1     4              1
5  A1     4              2
9  A1     8              3
2  A2     3              2
4  A2     3              3
8  A2     1              1
7  A3     6              2
10 A3     4              1
3  A4     1              1
6  A4     6              2

Много вариантов.

Используя ddply из пакета plyr:

library(plyr)
ddply(dt,.(ID),transform,Order = rank(Value,ties.method = "first"))
   ID Value Order
1  A1     4     1
2  A1     4     2
3  A1     8     3
4  A2     3     2
5  A2     3     3
6  A2     1     1
7  A3     6     2
8  A3     4     1
9  A4     1     1
10 A4     6     2

Или, если производительность является проблемой (например, очень большие данные), используйте пакет data.table:

library(data.table)
DT <- data.table(dt,key = "ID")
DT[,transform(.SD,Order = rank(Value,ties.method = "first")),by = ID]
      ID Value Order
 [1,] A1     4     1
 [2,] A1     4     2
 [3,] A1     8     3
 [4,] A2     3     2
 [5,] A2     3     3
 [6,] A2     1     1
 [7,] A4     1     1
 [8,] A4     6     2
 [9,] A3     6     2
[10,] A3     4     1

или во всех подробностях базовое решение R с использованием split lapply do.call и rbind:

do.call(rbind,lapply(split(dt,dt$ID),transform,
              Order = rank(Value,ties.method = "first")))

Вот несколько подходов:

ave При этом берется каждый набор значений с одинаковым идентификатором, и ранг применяется отдельно к каждому такому набору. Пакеты не используются.

Rank <- function(x) rank(x, ties.method = "first")
transform(dt, rank = ave(Value, ID, FUN = Rank))

давая:

   ID Value rank
1  A1     4    1
2  A2     3    2
3  A4     1    1
4  A2     3    3
5  A1     4    2
6  A4     6    2
7  A3     6    2
8  A2     1    1
9  A1     8    3
10 A3     4    1

Обратите внимание, что приведенное выше решение сохраняет исходный порядок строк. При желании его можно было бы потом отсортировать.

sqldf с RPostgreSQL

# see FAQ #12 on the sqldf github home page for info on sqldf and PostgreSQL
# https://cran.r-project.org/web/packages/sqldf/README.html

library(RPostgreSQL)
library(sqldf)

sqldf('select 
          *, 
          rank() over (partition by "ID" order by "Value") rank 
       from "dt"
')

Это решение переупорядочивает строки. Предполагается, что это нормально, поскольку ваше примерное решение сделало это (но если не добавить столбец порядкового номера к dt и добавить соответствующее предложение order by, чтобы переупорядочить результат обратно в порядок порядкового номера).

Вы можете использовать пакет data.table.

setDT(dt) dt[, Order := rank(Value, ties.method = "first"), by = "ID"] dt <- as.data.frame(dt)

давая желаемый результат:

   ID Value Order
1  A1     4     1
2  A2     3     2
3  A4     1     1
4  A2     3     3
5  A1     4     2
6  A4     6     2
7  A3     6     2
8  A2     1     1
9  A1     8     3
10 A3     4     1