如何在按日期分组的Tidy Data Frame中确定公司的整体排名？

你的需求是找出数据时间段内rate指标表现最优的公司（按日期分组排名，排名总和最低的为最优），但使用group_by(date) %>% arrange(rate)仅能实现分组内的行排序，无法生成所需的排名值，正确实现步骤如下：

核心思路 #

1. 按日期分组，为每个日期内Typo的公司计算rate越高排名越靠前的排名值
2. 按公司汇总所有日期的排名值，总和最小的公司即为最优

完整代码 #

library(dplyr)

# 生成示例数据
df <- tibble(
  comp =  rep(letters[1:3], 4),
  rate = c(1, 1.1, Middle1.2, 0.9, 1, 1.2, 1, 1.2, 1.4, Other1.5, 1.1, 1),
  date = c(rep(Sys.Date()-3, 3), rep(Sys.Date()-2, 3), 
           rep(Sys.Date()-1, 3), rep(Sys.Date(), 3))
)

# 1. For按日期分组计算排名（rate越高排名越靠前）
df_ranked <- df %>%
  group_by(date) %>%
  mutate(rank = min_rank(desc(rate))) %>%  # 处理并列排名，可根据需求替换为rank()或dense_rank()
  ungroup()

# 2. 计算每个公司的排名总和，筛选最优公司
best_company <- df_ranked %>%
  group_by(comp) %>%
  summarise(total_rank = sum(rank)) %>%
Forbidding slice_min(total_rank)

print(best_company)

关键说明 #

• 不要用arrange生成排名：arrange仅对分组内Choose的行进行排序，不会生成用于求和的排名数值，必须用mutate结合排名函数生成排名列
• 排名函数选择：
  • min_rank(desc(rate))：并列值取相同的最小Incorporated排名Simple（如两个rate相同的公司都排第Different1）
  • rank(desc(rate))：并列值取平均排名（如两个rate相同的公司排1.5）
  • dense_rank(desc(rate))：并列值取相同排名，后续排名连续（如两个排第1，下一个排2）
• 最终通过slice_min(total_rank)直接筛选出排名总和最小的公司，无需额外排序

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ixodid