（R） 如何从两个不同的数据集中查看事件发生的次数

好的，这是我的数据库

Game    Player    Hit   Something else
1       Trout     TRUE  1
1       Pujols    FALSE 5
1       Hunter    TRUE  6
1       Trout     TRUE  7
2       Hunter    TRUE  23
2       Pujols    FALSE 0

等等，总共有162场比赛。因此，如果我有一个不同的数据帧

Player    Number of Games with at least one hit
Trout
Hunter
Pujols

我怎样才能得到第二列呢。我需要一个声明，将过滤球员和游戏，因为为每个球员和游戏制作一个子集将花费太长时间。我需要计算一个玩家被击中的次数，但仅限于每场比赛。

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谢谢

如果我正确理解了这个问题，以下内容将适用于

dplyr

。只需查看命中率的真实值，删除任何重复项（即具有多个命中率的游戏），然后计算每个玩家的行数

library(dplyr)

df <- data.frame(Game=c(1,1,1,1,2,2),Player=c("Trout","Pujols","Hunter","Trout","Hunter","Pujols"),Hit=c(TRUE,FALSE,TRUE,TRUE,TRUE,FALSE))

df2 <- df %>% filter(Hit) %>% distinct(Game,Player) %>% count(Player)

库（dplyr）
df%不同（游戏，玩家）%%>%计数（玩家）

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这将为您提供您提到的第二个数据帧。或者，如果它已经存在（

df3

），您可以使用

df3%left\u-join（df2）

）将新数据合并到它中，这很好，但可以计算玩家获得命中的次数。我想数一数一名球员至少命中一次的比赛次数。但是感谢您的回复。

distinct（）

函数会删除所有重复的条目，因此只对玩家至少命中一次的游戏进行一次计数。我试过了，但它说“未知变量分组依据：玩家”是data.frame中的数据，变量名为

game

，

Player

和

Hit

？请在不同的括号中插入任何内容。你不想要一个明确的游戏号码吗。当我把它留空时，它只给了我总点击量。

aggregate（Game~Player，df[df$Hit，]，FUN=length）

我需要玩家至少一次点击的游戏数。我一直在得到玩家的总点击量。问题是还有其他的串谋也将是不同的。@willmccormack14欢迎来到SO！请将您的评论中的附加信息放入您的问题中，即编辑您的问题：