dplyr 相当于 sql row_number() over（按值按组顺序分区）

Question

初始情况

我有以下形式的数据集：

library(dplyr)

dat <- tribble(
  ~name, ~iq,
  "ben",  100,
  "alex",  98,
  "mia",  110,
  "paco", 124,
  "mia",  112,
  "mia",  120,
  "paco", 112,
  "ben",   90,
  "alex", 107
)

我想创建一个新列，按降序name对值iq进行排序和分组。在 SQL 中可以写

select
  name,
  iq,
  row_number() over (partition by name order by iq desc) as rank
from
  dat;

这将产生以下预期输出（为简单起见已排序）：

library(dplyr)

dat <- tribble(
  ~name, ~iq,
  "ben",  100,
  "alex",  98,
  "mia",  110,
  "paco", 124,
  "mia",  112,
  "mia",  120,
  "paco", 112,
  "ben",   90,
  "alex", 107
)

问题

使用我的数据，可以通过以下方式获得所需的结果：

dat %>%
  group_by(name) %>%
  mutate(rank = with_order(order_by = iq,
                           fun      = row_number, 
                           x        = desc(iq)
                           )
         ) %>% 
  arrange(name, rank)

#> # A tibble: 9 x 3
#> # Groups:   name [4]
#>   name     iq  rank
#>   <chr> <dbl> <int>
#> 1 alex    107     1
#> 2 alex     98     2
#> 3 ben     100     1
#> 4 ben      90     2
#> 5 mia     120     1
#> 6 mia     112     2
#> 7 mia     110     3
#> 8 paco    124     1
#> 9 paco    112     2

但是，我不明白为什么代码有效。在阅读 的文档时dplyr::with_order()，它说参数是

• order_by = 要排序的向量
• fun = 窗函数
• x, ... = 论据 f

鉴于文档和工作代码中的描述，我有两个问题无法回答：

1. 争论的目的是x什么？为什么不指定要排序的向量和窗口函数（如在 sql 中）？是什么意思f？
2. 为什么我不用写order_by = desc(iq)？为了得到我期望的结果，我必须编写x = desc(iq)和设置order_by = iq. 这似乎与文档相矛盾，该文档指出order_by= 要排序的向量。