Как использовать функцию ранга в R (используя dplyr)

Question

У меня есть таблица данных с именем prob72.Я хочу добавить столбец для ранга.Я хочу ранжировать каждую строку по frac_miss_arr_delay.Наивысшее значение frac_miss_arr_delay должно получить ранг 1, а наименьшее значение - наивысший ранг (для моих данных это ранг 53).frac_miss_arr_delay - это десятичные значения, все меньше 1. Когда я использую следующую строку кода, она оценивает каждую строку как «1»

          prob72<- prob72 %>% mutate(rank=rank(desc(frac_miss_arr_delay), ties.method = "first"))

Я также пытался использовать row_number

           prob72<- prob72 %>% mutate(rank=row_number())

Этот STILL выводит все «1» в столбце ранга.

     week arrDelayIsMissi~     n n_total frac_miss_arr_d~
     <dbl> <lgl>            <int>   <int>            <dbl>
      1    6. TRUE              1012    6101           0.166 
      2   26. TRUE               536    6673           0.0803
      3   10. TRUE               518    6549           0.0791
      4   50. TRUE               435    6371           0.0683
      5   49. TRUE               404    6398           0.0631
      6   21. TRUE               349    6285           0.0555


                     prob72[6]
                     # A tibble: 53 x 1
                      rank
                      <int>
                       1     1
                       2     1
                       3     1
                       4     1
                       5     1
                       6     1
                       7     1
                       8     1
                       9     1
                      10     1
                       # ... with 43 more rows

             flights_week = mutate(flights, week=lubridate::week(time_hour))

              prob51<-flights_week %>% 
               mutate(pos_arr_delay=if_else(arr_delay<0,0,arr_delay))
                prob52<-prob51 %>% group_by(week) %>% mutate(avgDelay = 
                mean(pos_arr_delay,na.rm=T))


                     prob52 <- prob52 %>% mutate(ridic_late=TRUE)
                     prob52$ridic_late<- ifelse(prob52$pos_arr_delay>prob52$avgDelay*10,TRUE, FALSE)
                      prob53<- prob52 %>% group_by(week) %>% count(ridic_late) %>% arrange(desc(ridic_late))
                     prob53<-prob53 %>% filter(ridic_late==TRUE)
                        prob54<- prob52 %>% group_by(week) %>% count(n())

                        colnames(prob53)[3] <- "n_ridiculously_late"
                      prob53["n"] <- NA
                    prob53$n <- prob54$n


                       table5 = subset(prob53, select=c(week,n, n_ridiculously_late))


                               prob71 <- flights_week


prob72 <- prob71 %>% group_by(week) %>% count(arrDelayIsMissing=is.na(arr_delay)) %>% arrange(desc(arrDelayIsMissing)) %>% filter(arrDelayIsMissing==TRUE)
prob72["n_total"] <- NA
prob72$n_total<- table5$n
prob72<-prob72 %>% mutate(percentageMissing = n/n_total)
prob72<-prob72 %>% arrange(desc(percentageMissing))

colnames(prob72)[5]="frac_miss_arr_delay"