如何对含-inf到+inf数值的R DataFrame按行排名？

首先得注意到你提供的DataFrame里的数值其实是字符类型的（从structure里的c("-5", "3")能看出来），所以第一步必须先把这些列转换成数值型，不然没法正确计算排名。

步骤1：转换数据类型 #

先把所有列转为数值型，这里用lapply就可以轻松实现：

# 转换字符列为数值型
df[] <- lapply(df, as.numeric)

步骤2：按行计算降序排名 #

你的需求是数值越大排名越靠前（比如第一行里2是最大的，对应排名1），而R里默认的rank()函数是升序（数值越小排名越靠前），所以我们可以通过对数值取反来实现降序排名，再用apply按行处理：

# 按行计算排名，取反后排名等价于原数值的降序排名
df_rank <- as.data.frame(t(apply(df, 1, function(x) rank(-x))))
# 保持原列名
colnames(df_rank) <- colnames(df)

验证结果 #

运行完上面的代码后，df_rank就会和你期望的结果完全一致：

StockA StockB StockC
1      3      1      2
2      1      2      3
3      1      3      2

如果你的R版本是4.0.0及以上，也可以直接用rank()的decreasing参数，代码会更直观：

df_rank <- as.data.frame(t(apply(df, 1, function(x) rank(x, decreasing = TRUE))))
colnames(df_rank) <- colnames(df)

这样就完美解决你的按行排名需求啦～

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Niccola Tartaglia