R语⾔rank函数详细解析
1.rank函数是什么
rank相关⽂档[1]可以译为"返回原数组(?)中各个元素排序(?)后的秩次(?)"，表⾯上看确实可以得到次序，但对数组、排序、秩次交待不清。
2.rank函数使⽤情景
⽐如，在100⽶赛跑中，甲⼄丙三⼈的成绩为6.8s, 8.1s, 7.2s，那么⽤rank函数排序获得名次：
> rank(t <- c(6.8, 8.1, 7.2))
[1] 1 3 2
再如，甲⼄丙三⼈考试得分为74,92,85，⽤同样⽅法取得名次会适得其反。当然，我们可以认为执⾏
> rank(-(s <- c(74, 92, 85)))
[1] 3 1 2
可以达到⽬的，但这并未改变rank函数的排序机制。
3.rank函数排序类型
rank(x, na.last = TRUE,
> t <- c(4, NaN, 4, 7, 8, 2, NaN, 9, 9, 7, NaN, 5, 2, 2, 1)
#同时对相应元素做好标记
> names(t) <- letters[1 : length(t)]
通过以上⽅法进⾏排序，得出
Result
a b c d e f g h i j k l m n o
original4NaN4782NaN997NaN5221
average  5.513.0  5.58.510.0  3.014.011.511.58.515.07.0  3.0  3.0  1.0
first513681021411129157341
random (1)613591021411128157341
random (2)513681021411129157431
max613691041412129157441
min513581021411118157221
我们发现，标签"b","g","k"的次序并未发⽣改变，可推断hod作⽤在于处理⾮缺失值的顺序。
不妨参考rank的实现代码
rank函数怎么排名
function (x, na.last = TRUE, hod = c("average", "first",
"random", "max", "min"))
{
nas <- is.na(x) #得到与x相同长度的boolean型数组，⽤来标记相应位是否为缺失值
nm <- names(x)  #获取数组中元素所对应的标签
  #names函数暗⽰了该⽅法的设计初衷是对⼀维数组即列向量进⾏排序，虽然x为矩阵也会得出结果，但nm的作⽤已经失效，结果不具有意义
if (is.factor(x))
x <- as.integer(x) #若x为因⼦，则对元素"归类"，并按"类的⼤⼩"进⾏整数元素编码，具体请见[说明1]
x <- x[!nas] #剔除x中的缺失值
  #average\min\max采⽤了相应的.Internal(rank(x, length(x), hod))，具体请见[说明2]
  #first采⽤了sort.list(sort.list(x))，具体请见[说明3]
  #random采⽤了sort.list(order(x, stats::runif(sum(!nas))))，具体请见[说明4]
y <- hod, average = , min = , max = .Internal(rank(x,
length(x), hod)), first = sort.list(sort.list(x)),
random = sort.list(order(x, stats::runif(sum(!nas)))))
  #下⾯是补全缺失值的次序的⽅法
  #na.last = "keep"，不处理缺失值，na.last = TRUE，后排序缺失值，na.last = FALSE，先排序缺失值。
if (!is.na(na.last) && any(nas)) {
yy <- NA
NAkeep <- (na.last == "keep")
if (NAkeep || na.last) {
yy[!nas] <- y
if (!NAkeep)
yy[nas] <- (length(y) + 1L):length(yy)
}
else {
len <- sum(nas)
yy[!nas] <- y + len
yy[nas] <- seq_len(len)
}
y <- yy
names(y) <- nm
}
else names(y) <- nm[!nas]
y
}
[说明1] 关于因⼦转整数
> f <- c('Ba', 'BA', 'b', 'A', 'A', 'b', 'Ba', 'Bac', NaN, NaN)
> fac <- factor(colour)
> as.integer(fac)
[1] 3 4 2 1 1 2 3 5 6 6
由此可见: (1) 因⼦会作为字符串进⾏机械⽐较，排出次序。(2) 因⼦中任意两个缺失值地位(⼤⼩)相同。
实际问题中，因⼦为⼈为设定，故采⽤有序因⼦(ordered factor)，消除机械转换的⼲扰。
> qulity <- c('good','soso','good','soso','bad','good','bad')
> names(qulity) <- c('day1','day2','day3','day4','day5','day6','day7')
> q <- factor(qulity, levels = c('bad','soso','good'), labels = c('bad', 'soso', 'good'), order = TRUE)
> rank(q)
day1 day2 day3 day4 day5 day6 day7
6.0  3.5  6.0  3.5  1.5  6.0  1.5
[说明2] "average", "max", "min" 排序
> t
a  b  c  d  e  f  g  h  i  j  k  l  m  n  o
4 NaN  4  7  8  2 NaN  9  9  7 NaN
5  2  2  1
> rank(t, na.last = "keep", hod = "first")
a  b  c  d  e  f  g  h  i  j  k  l  m  n  o
5 NA
6  8 10  2 NA 11 12  9 NA
7  3  4  1
> rank(t, na.last = "keep", hod = "average")
a    b    c    d    e    f    g    h    i    j    k    l    m    n    o
5.5  NA  5.5  8.5 10.0  3.0  NA 11.5 11.5  8.5  NA  7.0  3.0  3.0  1.0
可以将"average"排序理解为先对数据进⾏"first"排序，即全部元素都有唯⼀且不同的次序。
如f, m, n 得分相同，但可按先后次序排成2, 3, 4, 但是f, m, n属于同⼀体，故可以取该体中的平均⽔平作为次序，使得分相同的元素地位相当。
故不难理解"max"排序是体中的元素全部取中最好的⽔平，这也是普遍采⽤的“并列排名”⽅法；
"min"排序是体中的元素全部取体中最差的⽔平，这样增⼤了不同等级的顺序差异。
[说明3] first = sort.list(sort.list(x))
对序列先按⼤⼩排序，⼤⼩相同的元素，从头⾄尾由⼩到⼤排序。
> x
a c d e f h i j l m n o
4 4 7 8 2 9 9 7
5 2 2 1
> sort.list(sort.list(x))
[1]  5  6  8 10  2 11 12  9  7  3  4  1
[说明4] random = sort.list(order(x, stats::runif(sum(!nas))))
weight = stats::runif(sum(!nas)) 为每个已知元素⽣成0-1之间随机数，作为“权重”序列weight
sort.list(order(x, weigth)) 依据随机的“权重”决定得分相同的元素的次序
不妨⼈为参与权重设计
a c d e f h i j l m n o
4 4 7 8 2 9 9 7
5 2 2 1
> weight = c(0.45, 0.55, 0.1, 0.1, 0.1, 0.55, 0.45, 0.1, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1);
> sort.list(order(x,weight))
[1]  5  6  8 10  2 12 11  9  7  4  3  1
不难发现，a, c 得分均为4，但w(a) = 0.45 < w(c) = 0.55, 遵照⼩号在前，a 排在c 前⾯。h, j 刚好相反w(h) = 0.55 > w(j) = 0.45, j 排在h 前⾯。
d, j 得分，“权重”均相同，故按之前从头到尾递增顺序排列。
f, m, n 得分均为2, w(f) = w(n) = 0.1 < w(m) = 0.3, 排序结果为f < n < m, 由此可见，“权重”优先于“前后顺序”，这样做使得排序更加随机化，若序列存在⼤量得分相同的元素，⼀定程度克服了“前⼩后⼤”规则的约束，使排序结果更随机。
以上仅为说明随机排序的机制，实际应⽤中只能确定⼩数在前⼤数在后，并不能解释相同的数之间的顺序。
4.rank函数⼩结
rank(x, na.last = TRUE,
(1) rank 函数是对⼀维度数组、向量x 进⾏排序。若x 为数值，则按照⼩数在线⼤数在后的原则进⾏排序，若x 为因⼦，则应参考[说明1]进⾏顺序因⼦设计。P.S. 实际情况中，存在⼤量⽤⼆维表格描述的数据，⽐如⾏表⽰地点列表⽰时间的统计表，若进⾏排序，应先通过字符拼接的⼿段将表格转化为⼀维的向量，否则结果将失去意义。
(2) rank 将数据分为确定值与缺失值两种。缺失值可按先后排在确定值之间(na.last = FALSE), 也可排在之后(na.last = TRUE), 也可保留，不参与排序(na.last = "keep").
(3) "first" 是最基本的排序，⼩数在前⼤数在后，相同元素先者在前后者在后。
  "max" 是相同元素都取该组中最好的⽔平，即通常所讲的并列排序。
  "min" 是相同元素都取该组中最差的⽔平，可以增⼤序列的等级差异。
  "average" 是相同元素都取该组中的平均⽔平，该⽔平可能是个⼩数。
  "random" 是相同元素随机编排次序，避免了“先到先得”，“权重”优于“先后顺序”的机制增⼤了随机的程度。
[1]Returns the sample ranks of the values in a vector. Ties (i.e., equal values) and missing values can be handled in several ways.

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。