Здесь мы можем сгруппировать по 'familyid', 'memberid', filter
на основе any
'род занятий' 1 и 'год' 2000, а также any
'род занятий' 2 и 'год' 2001
library(tidyverse)
df1 %>%
group_by(familyid, memberid) %>%
filter(any(occupation == 1 & year == 2000) & any(occupation == 2 & year == 2001))
# A tibble: 8 x 5
# Groups: familyid, memberid [4]
# familyid memberid occupation panelid year
# <int> <int> <int> <int> <int>
#1 1 1 1 1 2000
#2 2 1 1 1 2000
#3 3 2 1 1 2000
#4 3 3 1 1 2000
#5 1 1 2 2 2001
#6 2 1 2 2 2001
#7 3 2 2 2 2001
#8 3 3 2 2 2001
Или если уровни 'занятие' и 'год' равны только двум, то мы также можем подсчитать с помощью n_distinct
, чтобы создать логический вектор для filter
ing
df1 %>%
group_by(familyid, memberid) %>%
filter(n_distinct(occupation) >1 & n_distinct(year)> 1)
данные
df1 <- structure(list(familyid = c(1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L,
2L, 2L, 3L, 3L, 3L), memberid = c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L,
1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 3L), occupation = c(1L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L), panelid = c(1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), year = c(2000L,
2000L, 2000L, 2000L, 2000L, 2000L, 2000L, 2001L, 2001L, 2001L,
2001L, 2001L, 2001L, 2001L)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-14L))