我有这个数据转发
set.seed(28100)
df <- data.frame(user_id = sample(1:8, 10, replace = TRUE),
timestamp = sample(1:1000, 10),
retweet = sample(999:1002, 10, replace=TRUE))
df <- df[with(df, order(retweet, -timestamp)),]
df
# user_id timestamp retweet
# 6 8 513 999
# 9 7 339 999
# 3 3 977 1000
# 2 3 395 1000
# 5 2 333 1000
# 4 5 793 1001
# 1 3 873 1002
# 8 2 638 1002
# 7 4 223 1002
# 10 6 72 1002
每个都有唯一的ID retweet。对于每行，我想根据链或转发的相反顺序为用户分配等级。排名应该估算每个用户的影响力：链条越长，早期Twitterer的得分越高。换句话说，我想根据来对每个转推链进行排名，timestamp并为之前转发过该推文的人分配更高的分数。如果两个用户同时发布了相同的转发，则应为他们分配相同的排名。
或在 df
df$ranking <- c(1,2, 1,2,3, 1, 1,2,3,4)
aggregate(ranking~user_id, data=df, sum)
# user_id ranking
# 1 2 5
# 2 3 4
# 3 4 3
# 4 5 1
# 5 6 4
# 6 7 2
# 7 8 1
使用数据表：
library(data.table)
setDT(df)[order(-timestamp), ranking2 := seq_len(.N), by = retweet]
df[, sum(ranking2), keyby = user_id]
# user_id V1
# 1: 2 5
# 2: 3 4
# 3: 4 3
# 4: 5 1
# 5: 6 4
# 6: 7 2
# 7: 8 1
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