基于两行的另一个数据框过滤数据答案

【问题标题】：Filtering Data based on another dataframe based on two rows基于两行的另一个数据框过滤数据
【发布时间】：2019-05-07 18:14:44
【问题描述】：

我有两个数据集。

第一个数据集包括公司、季度和整个时间跨度的相应值。

    Quarter      Date            Company   value
    2012.1       2012-12-28      x         1
    2013.1       2013-01-02      y         2
    2013.1       2013-01-03      z         3

公司再次始终在数据集中并多次出现。

另一个数据集是一个索引，其中包括公司标识符和它在索引中存在的季度（公司可以在多个季度的索引中）。

    Quarter      Date            Company   value
    2012.1       2012-12-28      x         1
    2014.1       2013-01-02      y         2
    2013.1       2013-01-03      x         3

现在我只需要选择与第一个数据集的数据同时（季度）在索引中的公司。

在上面的示例中，我需要 x 公司两个季度的数据，但 y 公司需要被踢出，因为数据在错误的季度可用。

我尝试了多种功能，包括过滤器、子集和匹配，但从未得到想要的结果。它总是过滤太多或太少。

data %>% filter(Company == index$Company & Quarter == index$Quarter)

或

data[Company == index$Company & Quarter = index$Quarter,]

我的情况似乎不太对劲。任何帮助表示赞赏！

【问题讨论】：

为什么不merge Company 和 Quarter 的两个数据框？
尝试加入或merge

标签： r filter subset

【解决方案1】：

看看dplyr 强大的join 函数。这里inner_join可能对你有帮助

dplyr::inner_join(df1, df2, by=c("Company", "Quarter"))

【讨论】：