R 如何计算一行'；s列的值大于另一列的值？

我有一个数据集（df1），其中有许多成对的值。一行为一年（如2014年），另一行为另一年（如2013年）。对于每一对，G列中有一个值。我需要一个计数，其中较高年份的G值小于较低年份的G值

以下是数据集df1的dput：

structure(list(Name = c("A.J. Ellis", "A.J. Ellis", "A.J. Pierzynski", 
"A.J. Pierzynski", "Aaron Boone", "Adam Kennedy", "Adam Melhuse", 
"Adrian Beltre", "Adrian Beltre", "Adrian Gonzalez", "Alan Zinter", 
"Albert Pujols", "Albert Pujols"), Age = c(37, 36, 37, 36, 36, 
36, 36, 37, 36, 36, 36, 37, 36), Year = c(2018, 2017, 2014, 2013, 
2009, 2012, 2008, 2016, 2015, 2018, 2004, 2017, 2016), Tm = c("SDP", 
"MIA", "TOT", "TEX", "HOU", "LAD", "TOT", "TEX", "TEX", "NYM", 
"ARI", "LAA", "LAA"), Lg = c("NL", "NL", "ML", "AL", "NL", "NL", 
"ML", "AL", "AL", "NL", "NL", "AL", "AL"), G = c(66, 51, 102, 
134, 10, 86, 15, 153, 143, 54, 28, 149, 152), PA = c(183, 163, 
362, 529, 14, 201, 32, 640, 619, 187, 40, 636, 650)), row.names = c(NA, 
13L), class = "data.frame")

下面是一个TIBLE，显示要检查的行的外观：

以下是我用来创建TIBLE的代码：

df1 %>%
  group_by(Name) %>%
  filter(n() > 1)

---

我们可以

按
Name
和
Age
排列
数据，并检查
G
中的
last
值是否小于
first
值，并使用
sum
计算出现的次数

library(dplyr)
df %>%
  arrange(Name, Age) %>%
  group_by(Name) %>%
  summarise(check = last(G) < first(G)) %>%
  pull(check) %>%
  sum(., na.rm = TRUE)

#[1] 2

Ronak，这些代码行是如何产生行计数的：
summary（check=last（G）%pull（check）%%>%sum（，na.rm=TRUE）
@Metsfan
check
是一个逻辑列，具有
TRUE
/
FALSE
值，我们
pull
该列以获得向量，并使用
sum
获得
TRUE
值的计数。参见
sum（c（真、假、真））和
sum（c（真、假、真、假、真））的输出
df %>%
  arrange(Name, Age) %>%
  group_by(Name) %>%
  filter(last(G) < first(G))

# Name              Age  Year Tm    Lg        G    PA
#  <chr>           <dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#1 A.J. Pierzynski    36  2013 TEX   AL      134   529
#2 A.J. Pierzynski    37  2014 TOT   ML      102   362
#3 Albert Pujols      36  2016 LAA   AL      152   650
#4 Albert Pujols      37  2017 LAA   AL      149   636