我有这种格式的数据框：
pair_id group_id value
<int> <int> <dbl>
1 1 0.600
1 2 0.400
2 3 0.500
2 4 0.500
3 5 0.200
3 6 0.800
4 7 0.300
4 8 0.700
5 9 0.500
5 10 0.500
它是使用以下代码段生成的：
library(tidyverse)
df <- tibble(pair_id = rep(1:5, each = 2),
group_id = seq(1:10),
value = c(0.6, 0.4, 0.5, 0.5, 0.2, 0.8, 0.3, 0.7, 0.5, 0.5))
我的目标是确定每个pair_id中的哪个group_id具有较高的值，而哪个具有较低的值。确定后，我想将“较高”分配给具有较高值的group_id，将“较低”分配给具有较低值的group_id。
但是，需要注意的是，如果两个组具有相等的值（例如，两个组的值均为0.5，如示例中的对2和对5中所示），则应随机确定“较高”或“较低”的分配。
目标是产生一个带有新列的数据框，让我们说group_rank，它看起来应该像这样：
pair_id group_id value group_rank
<int> <int> <dbl> <chr>
1 1 0.600 higher
1 2 0.400 lower
2 3 0.500 higher
2 4 0.500 lower
3 6 0.800 higher
3 5 0.200 lower
4 8 0.700 higher
4 7 0.300 lower
5 9 0.500 lower
5 10 0.500 higher
在tidyverse框架中是否有一种简单的方法来实现这一目标？
按“ pair_id”分组后，在“值”列上使用which.min和which.max获取用于子集相应“ group_id”的行索引
df %>%
group_by(pair_id) %>%
summarise(groupMin = group_id[which.min(value)], groupMax = group_id[which.max(value)])
注意：如果“ pair_id”有多个min或max值，则“which.min或”which.max仅获得第一个索引
如果有多个min或max值，则使用==和并sample获取random'group_id'
df %>%
group_by(pair_id) %>%
summarise(groupMin = sample(group_id[value == min(value)], 1),
groupMax = sample(group_id[value == max(value)], 1) )
根据OP的注释，我们将arrange'pair_id'和'value'降序排列，并按'pair_id'分组，如果'value'中不同元素的数量等于1，则分别指定“ higher”，“ lower”通过按“较高”顺序，然后按“较低”顺序分配sample或else分配值
df %>%
arrange(pair_id, desc(value)) %>%
group_by(pair_id) %>%
mutate(group_rank = case_when(n_distinct(value) == 1 ~ sample(c("higher", "lower")),
TRUE ~ c("higher", "lower")))
# A tibble: 10 x 4
# Groups: pair_id [5]
# pair_id group_id value group_rank
# <int> <int> <dbl> <chr>
# 1 1 1 0.600 higher
# 2 1 2 0.400 lower
# 3 2 3 0.500 higher
# 4 2 4 0.500 lower
# 5 3 6 0.800 higher
# 6 3 5 0.200 lower
# 7 4 8 0.700 higher
# 8 4 7 0.300 lower
# 9 5 9 0.500 lower
#10 5 10 0.500 higher
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