R语言如何获取列表或向量中数值元素的相对排名

你需要实现的是稠密排名逻辑：取值相同的元素返回相同排名，排名按取值大小连续递增，不受原数值间隔、并列元素数量影响，不会出现排名跳号。

优先方案：dplyr实现 #

dplyr内置了现成的稠密排名函数dense_rank()，写法最简洁，直接调用即可得到你要的结果：

library(dplyr)

# 构造示例数据
Example1 <- data.frame(Element = c(1,1,1,2,1,3,1))
# 计算稠密排名
Example1$dense_rank_res <- dense_rank(Example1$Element)

运行后返回的结果如下，完全匹配示例图里的黄色列输出：

Element dense_rank_res
1       1              1
2       1              1
3       1              1
4       2              2
5       1              1
6       3              3
7       1              1

如果需要按分组计算组内排名，直接搭配group_by()使用即可：

# 示例：按group_col分组，计算每组内Element的稠密排名
df <- df %>% 
  group_by(group_col) %>% 
  mutate(dense_rank_res = dense_rank(Element))

如果需要降序排名，直接对列取反传入即可：dense_rank(desc(Element))。

基础R实现（无需加载第三方包） #

你之前调用内置rank()得到的结果不符合预期，是因为rank()默认的并列处理规则是ties.method = "average"，会给并列值返回平均排位，所以才会出现3、6、7这类跳号的结果。
基础R不需要依赖任何扩展包，一行代码就能实现稠密排名：

Example1 <- data.frame(Element = c(1,1,1,2,1,3,1))
Example1$dense_rank_res <- match(Example1$Element, sort(unique(Example1$Element)))

返回结果和dplyr方案完全一致。如果需要降序排名，给排序参数加decreasing = TRUE即可：

# 降序稠密排名
match(Example1$Element, sort(unique(Example1$Element), decreasing = TRUE))

附R中常用排名规则的对应实现，避免混淆：

• 稠密排名（同值同名次，无跳号）：dplyr::dense_rank() / 基础R match(x, sort(unique(x)))
• 跳跃排名（同值同名次，并列占坑有跳号，如两个并列第1后下一个为第3）：dplyr::min_rank() / 基础R rank(x, ties.method = "min")
• 顺序排名（同值也按出现顺序分配不同名次，无并列）：dplyr::row_number() / 基础R rank(x, ties.method = "first")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Curious Jorge - user9788072