R语言统计df2中各(Measures,Format)组合在df1中的缺失数量

实现代码 #

你可以通过先统计df1各组合的实际题量，再关联df2计算差值实现需求，完整代码如下：

library(tidyverse)

# 1. 统计df1中每个(Measures, Format)组合的实际存在题量
df1_cnt <- df1 %>% 
  count(Measures, Format, name = "actual_count")

# 2. 关联df2计算缺失量
res <- df2 %>% 
  left_join(df1_cnt, by = c("Measures", "Format")) %>% 
  # df1中完全不存在的组合默认实际数量为0
  mutate(actual_count = replace_na(actual_count, 0),
         # 缺失量 = 需求数 - 实际数，若实际数超过需求则缺失量为0
         missing_count = pmax(Number - actual_count, 0))

输出示例 #

基于你提供的示例数据，运行后得到的res结果如下：

完全符合你举例的需求：space and shape + Constructed Response Expert组合缺失31道题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ujjwal tyagi