只保留连续季度的观察结果

Question

我目前正在查看连续9个季度的银行数据。我现在只想保留那些我拥有所有9个季度数据的银行。每家银行都有一个唯一的认证ID，我如何使用ID进行过滤，并且只保留连续9次观察的银行？

也许这样做的一种方法是计算证书ID (cert)出现的频率，并仅保留具有9个观察值的证书ID。这就是我所尝试的：

df <- (...)   
a = rle(sort(df$cert))    
b = data.frame(id=a$values, n=a$lengths)   
c = subset(b, n==9)

我不确定这是否正确，因为我试图重现一篇研究论文的结果，但在这一步之后，数字不再匹配。

Answer 1

一种选择是使用group_by进行n_distinct，按'id‘分组，检查'qtr’中不同元素的数量是否为9，并对那些'id's行执行filter操作

library(dplyr)
df %>%
   group_by(id) %>% 
   filter(n_distinct(qtr) ==9)

Answer 2

library(tidyverse)
df<-data.frame(id=rep(1:4,times=9),
               qtr=rep(1:9,each=4))

df%>%
  filter(id %in% (df%>%
                 count(id)%>%
                  filter(n>8)%>%.$id))

Answer 3

生成了一个示例。使用rowSums和!is.na计算所有9列的行数和值。

a[rowSums(!is.na(a))==9,]

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,]    1    4    7   10   13   16   19   22   25
[2,]    3    6    9   12   15   18   21   24   27

使用的数据。

a <- matrix(1:27, ncol=9, nrow=3)
a[2,2] <- NA
a

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
[1,]    1    4    7   10   13   16   19   22   25
[2,]    2   NA    8   11   14   17   20   23   26
[3,]    3    6    9   12   15   18   21   24   27