计算R中的百分位等级[关闭]

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如何将新变量添加到数据框架中，该变量将是变量之一的百分等级？我可以在Excel中轻松完成此操作，但我真的很想在R中执行此操作。

谢谢

r quantiles

— 用户333
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给定原始数据值的向量，一个简单的函数可能看起来像

perc.rank <- function(x, xo)  length(x[x <= xo])/length(x)*100

根据R-bloggers的建议x0，给定向量x，我们想要百分等级的值在哪里。

但是，可以很容易地将其向量化为

perc.rank <- function(x) trunc(rank(x))/length(x)

这样做的好处是不必传递每个值。因此，这是一个使用示例：

my.df <- data.frame(x=rnorm(200))
my.df <- within(my.df, xr <- perc.rank(x))

— hl
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1.您的函数没有模仿Excel的percentrank-function，它很好（+1），因为后者给出了“奇怪的”结果（请参阅我的比较）。2.我不会命名数据框df，因为df它是R函数（F分布的密度，请参见?df）。

— Bernd Weiss

1

@伯恩德谢谢。（1）在各种心理测验软件包中，有一些内置函数可以计算PR。我想我CTT前一阵子从包装中抢了这个。我没有检查Excel，因为我没有/使用它。关于（2）我似乎总是忘记这一点！让我们来看一下my.*（Perl方式）:-)

— chl

@chl为什么是trunc必需的？看来rank总是会返回整数。

— 泰勒·林克

1

@泰勒不。如果存在平局，则rank()默认为取平局值的平均值（参见参考资料ties.method = c("average",...)）。

— chl

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如果调用dfr了原始的data.frame，并且感兴趣的变量称为myvar，则可以dfr$myrank<-rank(dfr$myvar)用于普通等级或dfr$myrank<-rank(dfr$myvar)/length(myvar)百分位等级。

那好吧。如果您真的想要Excel方式（可能不是最简单的解决方案，但是使用新的（对我来说）函数并避免循环会给我带来一些乐趣）：

percentilerank<-function(x){
  rx<-rle(sort(x))
  smaller<-cumsum(c(0, rx$lengths))[seq(length(rx$lengths))]
  larger<-rev(cumsum(c(0, rev(rx$lengths))))[-1]
  rxpr<-smaller/(smaller+larger)
  rxpr[match(x, rx$values)]
}

所以现在你可以使用 dfr$myrank<-percentilerank(dfr$myvar)

HTH。

— 尼克·萨布比
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1 - （等级/尺寸）为您提供了与Excel percentilerank

— user333

我是从office.microsoft.com获得的

— Nick Sabbe 2011年

一个匿名的（尝试过的）编辑器试图添加以下注释：“功能不错，但有时，不幸的是，RLE可能返回向量length < length(dfr$myvar)“。

— gung-恢复莫妮卡

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给出的答案的一个问题是，当您拥有NA时，它将无法正常工作。

在这种情况下，另一种可能性（受chl♦函数的启发）是：

perc.rank <- function(x) trunc(rank(x,na.last = NA))/sum(!is.na(x))
quant <- function (x, p.ile) {
      x[which.min(x = abs(perc.rank(x-(p.ile/100))))]
}

在此，x是值的向量，而p.ile是排名的百分位。（任意）coef.mat等级的2.5个百分点可以通过以下公式计算：

quant(coef.mat[,3], 2.5)  
[1] 0.00025

或作为一个功能：

quant <- function (x, p.ile) {
   perc.rank <- trunc(rank(x,na.last = NA))/sum(!is.na(x))
   x = na.omit(x)
   x[which.min(x = abs(perc.rank(x-(p.ile/100))))]
}

— 法尔沙德
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