如何在R中使用dplyr包的mutate函数创建等级变量？

创建等级变量以将数字变量转换为序数变量。这对于非参数分析很有用，因为如果数值变量的分布不正常或存在参数分析的假设，数值变量不能遵循这些假设，那么原始变量值将不被直接分析。要使用mutate函数创建等级变量，我们可以使用density_rank参数。

示例

请看以下数据帧-

set.seed(7)
x1 <-sample(1:5,20,replace=TRUE)
x2 <-rep(c("Winter","Spring","Summer","Rainy"),times=5)
df <-data.frame(x1,x2)
df

输出结果

x1 x2
1 2 Winter
2 3 Spring
3 4 Summer
4 2 Rainy
5 2 Winter
6 3 Spring
7 3 Summer
8 2 Rainy
9 4 Winter
10 3 Spring
11 4 Summer
12 2 Rainy
13 3 Winter
14 5 Spring
15 4 Summer
16 3 Rainy
17 2 Winter
18 2 Spring
19 4 Summer
20 3 Rainy
library(dplyr)

为x1变量创建等级变量-

示例

df%>%mutate(Rank_x1=dense_rank(desc(-x1)))

输出结果

x1 x2 Rank_x1
1 2 Winter 1
2 3 Spring 2
3 4 Summer 3
4 2 Rainy 1
5 2 Winter 1
6 3 Spring 2
7 3 Summer 2
8 2 Rainy 1
9 4 Winter 3
10 3 Spring 2
11 4 Summer 3
12 2 Rainy 1
13 3 Winter 2
14 5 Spring 4
15 4 Summer 3
16 3 Rainy 2
17 2 Winter 1
18 2 Spring 1
19 4 Summer 3
20 3 Rainy 2

让我们看另一个例子-

示例

grp <-rep(c(28,29,31,45,37),times=4)
Percentage <-rep(c(28,29,31,45,37),times=4)
ID <-1:20
df_new <-data.frame(ID,Percentage)
df_new

输出结果

ID Percentage
1 1 28
2 2 29
3 3 31
4 4 45
5 5 37
6 6 28
7 7 29
8 8 31
9 9 45
10 10 37
11 11 28
12 12 29
13 13 31
14 14 45
15 15 37
16 16 28
17 17 29
18 18 31
19 19 45
20 20 37

示例

df%>%mutate(Rank_Percentage=dense_rank(desc(-Percentage)))

输出结果

x1 x2 Rank_Percentage
1 2 Winter 1
2 3 Spring 2
3 4 Summer 3
4 2 Rainy 5
5 2 Winter 4
6 3 Spring 1
7 3 Summer 2
8 2 Rainy 3
9 4 Winter 5
10 3 Spring 4
11 4 Summer 1
12 2 Rainy 2
13 3 Winter 3
14 5 Spring 5
15 4 Summer 4
16 3 Rainy 1
17 2 Winter 2
18 2 Spring 3
19 4 Summer 5
20 3 Rainy 4