R でのパーセンタイル ランクの計算方法 (2 つの例)
値のパーセンタイル ランクは、データセット内のランクが指定された値以下である値の割合を示します。
次の方法を使用して、R のパーセンタイル ランクを計算できます。
方法 1: データセットのパーセンタイル ランキングを計算する
library (dplyr)
df %>%
mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))
方法 2: グループごとのパーセンタイル ランキングを計算する
library (dplyr)
df %>%
group_by(group_var) %>%
mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))
次の例は、次のデータ フレームで各メソッドを実際に使用する方法を示しています。
#create data frame
df <- data. frame (team=rep(c('A', 'B'), each= 7 ),
points=c(2, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 22, 24, 30, 31, 38, 39))
#view data frame
df
team points
1 TO 2
2 to 5
3 to 5
4 to 7
5 to 9
6 to 13
7 to 15
8 B 17
9 B 22
10 B 24
11 B 30
12 B 31
13 B 38
14 B 39
例 1: データセットのパーセンタイル ランキングを計算する
次のコードは、R のdplyrパッケージの関数を使用して、ポイント列の各値のパーセンタイル ランクを計算する方法を示しています。
library (dplyr)
#calculate percentile rank of points values
df %>%
mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))
team points percent_rank
1 to 2 0.07142857
2 to 5 0.17857143
3 to 5 0.17857143
4 A 7 0.28571429
5 A 9 0.35714286
6 A 13 0.42857143
7 A 15 0.50000000
8 B 17 0.57142857
9 B 22 0.64285714
10 B 24 0.71428571
11 B 30 0.78571429
12 B 31 0.85714286
13 B 38 0.92857143
14 B 39 1.00000000
ここでは、 percent_rank列の値を解釈する方法を示します。
- ポイント値の7.14%が2以下です。
- ポイント値の17.86%が 5 以下です。
- ポイント値の28.57%が 7 以下です。
等々。
例 2: グループごとのパーセンタイル ランキングを計算する
次のコードは、R のdplyrパッケージの関数を使用して、チームごとにグループ化されたポイント列の各値のパーセンタイル ランクを計算する方法を示しています。
library (dplyr)
#calculate percentile rank of points values grouped by team
df %>%
group_by(team) %>%
mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))
# A tibble: 14 x 3
# Groups: team [2]
team points percent_rank
1 to 2 0.143
2 to 5 0.357
3 to 5 0.357
4 to 7 0.571
5 to 9 0.714
6 to 13 0.857
7 to 15 1
8 B 17 0.143
9 B 22 0.286
10 B 24 0.429
11 B 30 0.571
12 B 31 0.714
13 B 38 0.857
14 B 39 1
ここでは、 percent_rank列の値を解釈する方法を示します。
- チームAのポイント値の14.3%は2以下です。
- チームAのポイント値の35.7%は5以下です。
- チームAのポイント値の57.1%は7以下です。
等々。
追加リソース
次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。