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Rのランクと順序

r関数rankとR関数orderの違いを理解できません。それらは同じ出力を生成するようです:

> rank(c(10,30,20,50,40))
[1] 1 3 2 5 4
> order(c(10,30,20,50,40))
[1] 1 3 2 5 4

誰かが私のためにこれにいくらか光を当てることができますか?ありがとう

41
Alex
_> set.seed(1)
> x <- sample(1:50, 30)    
> x
 [1] 14 19 28 43 10 41 42 29 27  3  9  7 44 15 48 18 25 33 13 34 47 39 49  4 30 46  1 40 20  8
> rank(x)
 [1]  9 12 16 25  7 23 24 17 15  2  6  4 26 10 29 11 14 19  8 20 28 21 30  3 18 27  1 22 13  5
> order(x)
 [1] 27 10 24 12 30 11  5 19  1 14 16  2 29 17  9  3  8 25 18 20 22 28  6  7  4 13 26 21 15 23
_

rankは、各値の「ランク」を持つベクトルを返します。最初の位置の数は9番目に低いです。 orderは、初期ベクトルxを順番に並べるインデックスを返します。

xの27番目の値が最も低いので、_27_はorder(x)の最初の要素です-rank(x)を見ると、27番目の要素は_1_。

_> x[order(x)]
 [1]  1  3  4  7  8  9 10 13 14 15 18 19 20 25 27 28 29 30 33 34 39 40 41 42 43 44 46 47 48 49
_
61
Justin

この2つの違いについて考えるのは常に混乱し、「orderを使用してrankに到達するにはどうすればよいか」といつも思っています。

ジャスティンの例から始めましょう:

ランクを使用した順序:

## Setup example to match Justin's example
set.seed(1)
x <- sample(1:50, 30) 

## Make a vector to store the sorted x values
xx = integer(length(x))

## i is the index, ir is the ith "rank" value
i = 0
for(ir in rank(x)){
    i = i + 1
    xx[ir] = x[i]
}

all(xx==x[order(x)])
[1] TRUE
9
geneorama

rankはより複雑であり、必ずしもインデックス(整数)ではありません:

> rank(c(1))
[1] 1
> rank(c(1,1))
[1] 1.5 1.5
> rank(c(1,1,1))
[1] 2 2 2
> rank(c(1,1,1,1))
[1] 2.5 2.5 2.5 2.5
6
sau

判明したように、これは特別なケースであり、物事を混乱させました。興味がある人のために以下に説明します。

rankは、昇順リストの各要素の順序を返します

orderは、各要素が昇順で持つインデックスを返します

5
Alex

素人の言語では、orderは値を並べ替えた後の値の実際の場所/位置を示します。例:

a<-c(3,4,2,7,8,5,1,6)
sort(a) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8

a1の位置は7です。同様に、a2の位置は3です。

order(a) [1] 7 3 1 2 6 8 4 5
4
user9476132

rプロンプトの?order()で指定されているように、orderは元のベクトルを昇順/降順で並べ替える順列を返すだけです。ベクトルがあると仮定します

A<-c(1,4,3,6,7,4);
A.sort<-sort(A);

それから

order(A) == match(A.sort,A);
rank(A) == match(A,A.sort);

その上、注文には次のプロパティがあることがわかります(理論的には検証されていません):

1 order(A)∈(1,length(A))
2 order(order(order(....order(A)....))):if you take the order of A in odds number of times, the results remains the same, so as to even number of times.
1
ewre