R 选择包含值x或值y的df

我在数据争论中遇到了问题

我有一个data.frame，在我的一个列中有不同的日期。还有一个列我正在分组，但这应该不是问题所在。 现在，我只想过滤df，新df包含日期x或日期y（例如20-03-18或20-03-19）。我尝试了函数xor（），但我努力了很多，没有得到任何结果

new_df<-df%>%    
group_by(animals_id)%>% 
filter(any(day==xor("20-03-18", "20-03-19"))

---

由于您提供的数据没有包含日期“2020-03-18”或“2020-03-19”的行，因此我必须包含一些包含这些日期的示例行，如下所示：

df <- bind_rows(
  df,
  data.frame(
    animals_id = c("Hedwig", "Hedwig"),
    day = as.Date(c("2020-03-18", "2020-03-19"))
  )
)

然后，我再次使用

filter（）

中的

%in%

运算符来搜索

df

表中的每一行，其中

动物id

列中的值出现在

选择动物id

表中的

动物id

列中。由于在

选择动物id

表中只存在“海德薇”id，因此%中的

%操作符将在
df
中找到
动物id
列中有“海德薇”的每一行

df <- df %>% 
  filter(animals_id %in% select_animals_id$animals_id)

尝试
new_df%group_by（animates_id）%%>%filter（day==as.Date（“20-03-18”）| day==as.Date（“20-03-19”）
谢谢，但是现在new_df只包含filter中给出的值的行，但是来自animates_id的所有其他日期都消失了。我只需要看看这些日期是否在df中，因为我需要一个具体的时间框架来进行分析。
library(dplyr)
library(magrittr)

select_animals_id <- df %>% 
  filter(day %in% as.Date(c("2020-03-18", "2020-03-19"))) %>% 
  group_by(animals_id) %>% 
  count()

df <- df %>% 
  filter(animals_id %in% select_animals_id$animals_id)

  animals_id        day
1     Hedwig 2019-02-10
2     Hedwig 2019-02-11
3     Hedwig 2019-02-12
4     Hedwig 2019-02-13
5     Hedwig 2019-02-14
6     Hedwig 2019-02-15
7     Hedwig 2020-03-18
8     Hedwig 2020-03-19