假设我们有一个数据框，其中有两个列：“ID”和“值”。我们希望按照ID对行进行编号，但是名称为“yes”的值始终具有编号1，名称为“no”的值始终具有编号2，其他值则依次编号。

可以使用如下代码实现目标：

library(dplyr)

df <- data.frame(ID = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3), 
                 value = c("yes", "no", "maybe", "yes", "maybe", "no", "maybe", "yes", "no"))

df %>% 
  group_by(ID) %>% # 按ID分组
  mutate(number = if_else(value == "yes", 1, # 如果value是yes，则编号为1
                          if_else(value == "no", 2, # 如果value是no，则编号为2
                                  dense_rank(value)))) # 否则按照其他值的稠密排名进行编号

这里使用dplyr中的group_by和mutate函数来分组对每个ID的行进行编号。if_else函数用于确定每个值的编号，dense_rank函数用于按照题目要求对其他值进行编号。最后，我们得到一个新的数据框，其中每一行都有一个匹配的行号。