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R group_by %>% full_join丢失NA记录

R语言中的group_by和full_join是用于数据处理和合并的函数。

group_by是dplyr包中的一个函数，用于按照指定的变量对数据进行分组。它可以将数据按照某个或多个变量进行分组，以便进行后续的聚合操作。例如，可以使用group_by将数据按照某个变量分组，然后使用summarize函数计算每个组的平均值、总和等统计量。
full_join是dplyr包中的一个函数，用于将两个数据框按照指定的变量进行全连接。全连接会保留两个数据框中的所有记录，并根据指定的变量进行匹配。如果某个记录在其中一个数据框中存在但在另一个数据框中不存在，对应的变量值将被填充为缺失值（NA）。

综合使用group_by和full_join可以实现按照指定变量对数据进行分组，并将两个数据框按照指定变量进行全连接。

以下是一个完善且全面的答案示例：

group_by函数用于按照指定的变量对数据进行分组。它可以将数据按照某个或多个变量进行分组，以便进行后续的聚合操作。例如，可以使用group_by将数据按照某个变量分组，然后使用summarize函数计算每个组的平均值、总和等统计量。

full_join函数用于将两个数据框按照指定的变量进行全连接。全连接会保留两个数据框中的所有记录，并根据指定的变量进行匹配。如果某个记录在其中一个数据框中存在但在另一个数据框中不存在，对应的变量值将被填充为缺失值（NA）。

举个例子，假设我们有两个数据框df1和df2，它们都有一个变量"ID"。我们可以使用group_by函数将它们按照"ID"变量进行分组，然后使用full_join函数将它们按照"ID"变量进行全连接。

library(dplyr)

# 创建示例数据框
df1 <- data.frame(ID = c(1, 2, 3),
                  value1 = c(10, 20, 30))

df2 <- data.frame(ID = c(2, 3, 4),
                  value2 = c(40, 50, 60))

# 使用group_by按照ID变量进行分组
df1_grouped <- df1 %>% group_by(ID)

# 使用full_join按照ID变量进行全连接
df_merged <- df1_grouped %>% full_join(df2, by = "ID")

# 输出结果
df_merged

以上代码中，我们首先使用group_by函数将df1按照"ID"变量进行分组，然后使用full_join函数将分组后的df1和df2按照"ID"变量进行全连接。最后，我们输出合并后的结果df_merged。

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相关搜索:full_join在r中添加额外的行和NA Odoo错误异常(“无法更新丢失的记录%r”% xid)R:如果记录在特定列上匹配，但在另一列中不同，则删除不同值为NA的行将if_else()函数与R中的group_by、all()和is.na()一起使用尝试在R- NA时间戳记录中创建移动对象 qq视频怎么上传云服务器打造个人云计算群集服务器大智慧的云行情服务器地址怎么在云服务器上绑定域名 sae新浪云服务器的搭建

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