R数据框操作：筛选指定财年全量有记录的机构对应数据行

核心逻辑：先过滤掉2000-2003范围外的无效年份数据，再统计每个机构的年份覆盖数，仅保留覆盖全部4个年份的机构对应记录。

Python（pandas实现） #

import pandas as pd

# 读取原始CSV文件
df = pd.read_csv("你的文件路径.csv")

# 筛选2000-2003年的记录
df_target_year = df[df["year"].between(2000, 2003)]

# 筛选出4年数据都完整的机构
valid_orgs = df_target_year.groupby("Organization")["year"].nunique()
valid_orgs = valid_orgs[valid_orgs == 4].index

# 得到最终结果
result = df_target_year[df_target_year["Organization"].isin(valid_orgs)]

# 导出结果到新CSV
result.to_csv("清洗后结果.csv", index=False)

R（dplyr实现） #

library(dplyr)

# 读取原始CSV文件
df <- read.csv("你的文件路径.csv")

# 执行清洗逻辑
result <- df %>%
  filter(year >= 2000 & year <= 2003) %>%
  group_by(Organization) %>%
  filter(n_distinct(year) == 4) %>%
  ungroup()

# 导出结果到新CSV
write.csv(result, "清洗后结果.csv", row.names = FALSE)

注意：如果你的CSV里年份字段名是示例中的Year首字母大写，需要对应调整代码里的字段名拼写

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nsardar