rowRank

语法

rowRank(X, [ascending=true], [groupNum], [ignoreNA=true], [tiesMethod='min'], [percent=false], [precision])

row 系列函数通用参数说明和计算规则请参考：rowFunctions

参数

ascending 是一个布尔值，表示排序方向。true 表示升序，false 表示降序。默认值为 true。它是一个可选参数。

groupNum 是一个正整数，表示排序形成的组的数量。它是一个可选参数。

ignoreNA 是一个布尔值，表示是否忽略 NULL 值。true 表示忽略 NULL 值，false 表示 NULL 值参与排名。默认值为 true。它是一个可选参数。NULL 值参与排序时，NULL 值为最小值。

tiesMethod 是一个字符串，表示如何对具有相同值的元素进行排名。

  • 'min'表示取最小排名。

  • 'max'表示取最大排名。

  • 'average'表示取排名的均值。

  • 'first' 表示按照原数据的顺序排名。

percent 是一个布尔值，表示是否以百分比形式显示返回的排名。

precision 是一个 [1, 15] 范围内的整数，用于设置参与排序的值的精度。若两个值之差的绝对值小于等于 10^(-precision) ，则认为两值相等。
注： 指定 precision 参数后，X 只能是数值型对象。且 tiesMethod 不能指定为 'first'。

详情

逐行计算 X 的元素排名或组排名，排名方式请参照 rank，返回一个和 X 维度相同的矩阵。

例子

m=matrix(3 1 2 4 7 6 9 8 5, 9 NULL 2 3 5 6 3 2 8).transpose();
m
#0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8
3 1 2 4 7 6 9 8 5
9 2 3 5 6 3 2 8 
m.rowRank();
#0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8
2 0 1 3 6 5 8 7 4
7 0 2 4 5 2 0 6 
m.rowRank(false);
#0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8
6 8 7 5 2 3 0 1 4
0 6 4 3 2 4 6 1 
m.rowRank(groupNum=3);
#0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8
0 0 0 1 2 1 2 2 1
2 0 0 1 1 0 0 2 
m.rowRank(ignoreNA=false);
#0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8
2 0 1 3 6 5 8 7 4
8 0 1 3 5 6 3 1 7 
m.rowRank(ignoreNA=false, tiesMethod='max');
#0 #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8
2 0 1 3 6 5 8 7 4
8 0 2 4 5 6 4 2 7 
m.rowRank(ignoreNA=false, tiesMethod='first');
col1 col2 col3 col4 col5 col6 col7 col8 col9
2 0 1 3 6 5 8 7 4
8 0 1 3 5 6 4 2 7

相关函数：rowDenseRank, rank