R：根據其他數據框中的條件對數據框中的行進行計數

Question

所以我有兩個數據框-

個人數據

person_id  |  date  | present_absent
1             12/9    p
2             12/9    a
3             12/9    p
1             20/9    a
2             20/9    a
3             20/9    a
...

每日數據

date  | week_code |  absence_count
12/9    A
20/9    B
...

我需要計算出daily.data框架中的每個日期，在person.data框架中記錄了多少個“ a”代碼，並將結果記錄在daily.data框架的missing_count列中。

問題的一部分是我不知道如何在不舉例子的情況下正確地表達問題。 我最近的4個小時的google和stackoverflow搜索顯示了如何使用以下方法計算特定日期的'a'代碼數量：

sum(person.data$date == 12/9 & person.data$present_absent == "a")

但我不知道如何將其與person.data $ date和每個daily.data $ date進行比較。 我可以使用Excel並使用COUNTIFS（）公式，但是我真的很想了解R。

在此先感謝您的幫助。

Answer 1

您可以在R中使用合計和％in％函數。

# Your first dataset
person.data <- data.frame("persion_id" = c(1,2,3,1,2,3),
                      "date" = c("12/9", "12/9", "12/9","20/9", "20/9", "20/9"),
                      "present_absent" = c("p", "a", "p", "a", "a", "a"))

# Your second dataset you want to populate
daily.data <- data.frame("date" = c("12/9", "20/9"),
                     "week_code" = c("A", "B"))

# Summarize the attendance for all dates
summary <- aggregate(as.integer(person.data$present_absent),
              by = list(person.data$date, person.data$present_absent), FUN = sum)

# Get only the absent records from summary
daily.data$absence_count <- summary[(daily.data$date %in% person.data$date &
                                   summary[,2] == "a"), 3]

Answer 2

dplyr解決方案：

library(dplyr)
inner_join(person.data, daily.data) %>%
  group_by(date, week_code) %>%
  summarize(absence_count = sum(present_absent == 'a'))