R中如何统计A、B曾分别为1（无需同行）的唯一id数量？

你的代码逻辑问题在于：你筛选的是同一行同时满足A=1和B=1的记录，你的示例数据中不存在这类行，因此返回结果为0，不符合需求。

你需要的是判断每个id是否同时满足「至少有一条记录A=1」和「至少有一条记录B=1」，可以用以下几种方法实现：

方法1：基础R集合运算（最简单直接） #

分别提取出现过A=1、B=1的id集合，取交集的长度即可：

# 提取所有出现过A=1的唯一id
id_A <- unique(df$id[df$A == 1])
# 提取所有出现过B=1的唯一id
id_B <- unique(df$id[df$B == 1])
# 计算两个集合的交集长度
length(intersect(id_A, id_B))

运行结果为2，符合预期。

方法2：基础R分组统计 #

按id分组统计每个id的A、B是否出现过1，再筛选符合条件的id数：

# 按id聚合，分别统计每个id是否存在A=1、B=1
id_stat <- aggregate(cbind(has_A = A, has_B = B) ~ id, df, FUN = function(x) as.integer(any(x == 1)))
# 统计同时满足两个条件的id数量
nrow(subset(id_stat, has_A == 1 & has_B == 1))

方法3：dplyr 写法（更易读） #

如果你常用tidyverse生态，可以用分组汇总的逻辑实现：

library(dplyr)
df %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    has_A = any(A == 1),
    has_B = any(B == 1)
  ) %>%
  filter(has_A, has_B) %>%
  nrow()

以上三种方法都可以得到你需要的结果：111、153两个id符合条件，108只有A=1的记录没有B=1的记录，所以最终统计值为2。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nao