R - 丢弃的行

Question

我有一个数据集，它给出了在日常生活中帮助老人的亲属的数量。我还有另一部分调查是针对老年人的。

有些老人根本没有亲戚帮助，所以我的第一个数据集的行数比第二个少。

我想统计每个学长的亲戚给的小时数（一个学长可以被很多亲戚帮助），每个没有被帮助的学长都应该显示NA。

行从 1 到 10628。

这是我的第一个数据集：

head(relative)
id_senior    id_relative    hours_care
  1              1             3
  1              2             6
  3              1             5
  3              2             0
  3              3             1
  4              1             3
  ...
 10628          1             34

这是我的第二个：

head(senior)

id_senior 
   1
   2
   3
   4
  ...
 10628

我想要这样的东西：

head(senior) #or whatever the name
id_senior    nbr_relative      sum_hours
  1            2                  9
  2            0                  NA  
  3            3                  6
  4            1                  3
 ...
 10638         1                  34

我试过这样的事情：

library(dplyr)

#To count the number of relatives
nbr_relatives <- relatives %>% 
  group_by(id_senior = factor(id_senior, levels = min(id_senior):max(id_senior)), .drop = FALSE) %>%
  summarise(relatives = n_distinct(id_relatives))

#The value 0 is given to every relatives which has no care hours value
subset_caregivers$hours_recoded[is.na(subset_caregivers$hours_recoded)] <- 0


nbr_relatives <-  relative %>% 
  group_by(id_senior = factor(id_senior, levels = min(id_senior):max(id_senior))) %>%
  count(hours = sum(hours_care), na.rm = TRUE)

但是数据集的行数nbr_relatives变成了4564，学长帮忙的数，不是10628！

我哪里错了？

Answer 1

在 Base-R 中，

merge(senior, aggregate(hours_care ~ id_senior, relative, sum), by = "id_senior", all.x=T)

   id_senior hours_care
1          1          9
2          2         NA
3          3          6
4          4          3
5          5         NA
         ...
20        20         NA

编辑：

获取

中的额外列

    merge(senior, merge(aggregate(id_relative ~ id_senior, relative, length),aggregate(hours_care ~ id_senior, relative, sum)), by = "id_senior", all.x=T)

   id_senior id_relative hours_care
1          1           2          9
2          2          NA         NA
3          3           3          6
4          4           1          3
5          5          NA         NA
6          6          NA         NA
              ...

数据：

relative <- structure(list(id_senior = c(1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 4L), id_relative = c(1L, 
2L, 1L, 2L, 3L, 1L), hours_care = c(3L, 6L, 5L, 0L, 1L, 3L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

senior <- data.frame(id_senior = 1:20)

R - 丢弃的行

R - Dropped rows

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rows