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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