在dplyr group_by函数中忽略(但不删除) NA

在dplyr中，group_by函数用于将数据集按照指定的变量进行分组，以便进行聚合操作。默认情况下，group_by函数会将含有缺失值（NA）的组作为一个单独的组来处理。

然而，有时候我们希望在使用group_by函数时忽略（但不删除）缺失值。这可以通过在group_by函数中使用参数na.rm = TRUE来实现。设置na.rm参数为TRUE会忽略所有含有缺失值的组，并将它们视为一个单独的组。

示例代码如下：

library(dplyr)

# 创建一个包含NA的数据集
df <- data.frame(
  group = c("A", "B", "C", NA, "A", "B", "C"),
  value = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
)

# 使用group_by函数忽略NA
df %>%
  group_by(group, na.rm = TRUE) %>%
  summarise(sum_value = sum(value))

上述代码中，我们创建了一个包含缺失值的数据集df，并使用group_by函数按照group变量进行分组，设置na.rm参数为TRUE。最后使用summarise函数计算每个组的value总和。在这个例子中，含有缺失值的组会被忽略，并且被视为一个单独的组进行计算。

注意：在dplyr中，na.rm参数仅适用于数值型变量。对于其他类型的变量（如字符型），na.rm参数不会生效。

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