在R语言中如何对dataframe（数据框）的数值数据按行排名

Base R 实现 #

直接通过apply按行处理即可，5000列的场景下也能正常运行：

df= data.frame(a=c(13,17,19,7,9),
           b=c(1,3,50,NA,3),
           c=c(NA,NA,NA,NA,9))

df_rank <- as.data.frame(t(apply(df, 1, function(x) {
  rank(-x, na.last = "keep", ties.method = "dense")
})))

输出结果和你给出的预期完全一致。

Tidyverse 实现 #

如果你习惯使用tidyverse语法，可以用rowwise+c_across实现：

library(dplyr)

df_rank <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(across(everything(), ~ rank(-c_across(everything()), na.last = "keep", ties.method = "dense")[cur_column()])) %>%
  ungroup()

参数说明 #

• 代码中-x代表按数值从大到小降序排名，数值最大的单元格排名为1，若需要按从小到大升序排名，去掉负号即可
• na.last = "keep"表示保留原数据中的NA值，不参与排名计算
• ties.method = "dense"表示相同数值的单元格排名一致，排名序号连续无空缺，匹配你给出的示例规则

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amit