识别R中并矢数据中的匹配观测值

见鬼，各位

我正在努力解决以下问题。目前，我有一个如下所示的数据集：

    
   living_in     from           Year    stock
   Austria       Australia      2014       2513
   Austria       Australia      2013       2000
   Germany       Austria       2010       6000
   Australia     Austria       2014       3000
   Austria       Australia     1993        NA

现在，我想确定符合以下标准的所有观察结果：

• 应该是同一年的
• 应包含当年相同的国家/地区对
• 不应包含钠

例如，我想找到在同一年内包含值的两个国家（如奥地利-澳大利亚和澳大利亚-奥地利）组合的所有观察值。这是因为数据集中给定年份的某些组合对于股票只有一个值，而不是两个值。我想把它们去掉

在这里最好的方法是什么？非常感谢

另外，我的数据集中大约有14个国家/地区需要这种识别

一个有用的输出可能是这样的

    
   living_in     from           Year    stock       dummy
   Austria       Australia      2014       2513       1
   Austria       Australia      2013       2000       0
   Germany       Austria       2010       6000        0
   Australia     Austria       2014       3000        1
   Austria       Australia     1993        NA         0

---

对于每个国家/地区组合，无论其顺序如何（A-B与B-A相同），如果同一

年
的行数超过1行且
所有
股票
值均为非
NA
或指定0，则将1分配给
伪
列

library(dplyr)

df %>%
  group_by(col1 = pmin(living_in, from), col2 = pmax(living_in, from), Year) %>%
  mutate(dummy = as.integer(n() > 1 && all(!is.na(stock)))) %>%
  ungroup %>%
  select(-col1, -col2)

#  living_in from       Year stock dummy
#  <chr>     <chr>     <int> <int> <int>
#1 Austria   Australia  2014  2513     1
#2 Austria   Australia  2013  2000     0
#3 Germany   Austria    2010  6000     0
#4 Australia Austria    2014  3000     1
#5 Austria   Australia  1993    NA     0

库（dplyr）
df%>%
分组依据（col1=pmin（居住在，从），col2=pmax（居住在，从），年）%>%
mutate（dummy=as.integer（n（）>1&&all（！is.na（stock）））%>%
解组%>%
选择（-col1，-col2）
#从一年前开始居住
#              
#1奥地利-澳大利亚2014 2513 1
#2奥地利澳大利亚2013 2000 0
#3德国奥地利2010 60000
#4澳大利亚奥地利2014 3000 1
#5奥地利澳大利亚1993 NA 0

数据

df <- structure(list(living_in = c("Austria", "Austria", "Germany", 
"Australia", "Austria"), from = c("Australia", "Australia", "Austria", 
"Austria", "Australia"), Year = c(2014L, 2013L, 2010L, 2014L, 
1993L), stock = c(2513L, 2000L, 6000L, 3000L, NA)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

df感谢您的澄清@RonakShah。我添加了一个预期的输出。