Группировать данные в один столбец на основе условий в нескольких столбцах - dplyr

Question

Это продолжение другого вопроса, который я задал здесь . У меня есть данные, приведенные ниже для группы учащихся, в которой указаны задачи, поставленные перед каждым из них в разные дни их школьного семестра.

df <- data.frame(
    Student = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C"),
    `Day of School` = c("Day 1", "Day 1", "Day 1", "Day 2", "Day 2", "Day 2", "Field Trip", "Field Trip", "Field Trip", "Day 1", "Day 1", "Day 2", "Day 2", "Day 3", "Day 3", "Day 4", "Day 4", "Day 4", "Field Trip", "Field Trip", "Field Trip", "Field Trip", "Field Trip", "Day 5", "Day 5", "Day 5"),
    Task = c("Homework", "Classwork", "Homework", "Classwork", "Homework", "Classwork", "Poster", "Poster", "Poster", "Homework", "Classwork", "Homework", "Classwork", "Homework", "Classwork", "Poster", "Poster", "Poster", "Homework", "Classwork", "Homework", "Classwork", "Homework", "Classwork","Poster", "Poster"),
    Status = c("Completed", "Completed", "Completed", "Completed", "Completed", "Completed", "Completed", "Pending", "Not performed", "Completed", "Pending", "Completed", "Completed", "Pending", "Not performed", "Completed", "Pending", "Not performed", "Completed", "Completed", "Completed","Completed", "Completed", "Completed", "Completed", "Completed"), stringsAsFactors = FALSE)

Я хочу обобщить эту таблицу следующим образом:

Где Нет. количество завершенных учеников должно учитываться, если ученик имеет статус всех заданий на определенный день в школе как Завершено . Кто-нибудь может направить меня с этим?

Answer 1

Одна dplyr возможность может быть:

df %>%
 group_by(Day.of.School, Student) %>%
 summarise(n = all(Status == "Completed")) %>%
 group_by(Day.of.School) %>%
 summarise(n = sum(n))

  Day.of.School     n
  <chr>         <int>
1 Day 1             1
2 Day 2             2
3 Day 3             0
4 Day 4             0
5 Day 5             1
6 Field Trip        1