按组条件计数并创建新向量：统计无关联age的唯一ID数量

这里提供几种在R中统计**所有对应age均为缺失值(NA)**的唯一id数量的方法：

方法1：使用dplyr包（tidyverse风格） #

如果习惯tidyverse的语法，可以通过分组、过滤再计数：

library(dplyr)

# 分组id，过滤出该组所有age都是NA的id，再统计数量
count_na_age_ids <- df %>%
  group_by(id) %>%
  filter(all(is.na(age))) %>%
  distinct(id) %>%
  nrow()

print(count_na_age_ids)
# 输出：3

方法2：使用Base R #

不需要额外包的话，可以用by()函数或者aggregate()实现：

# 用by函数按id分组，判断每组age是否全为NA，再统计TRUE的数量
na_age_groups <- by(df$age, df$id, function(x) all(is.na(x)))
count_na_age_ids <- sum(na_age_groups)

print(count_na_age_ids)
# 输出：3

或者用aggregate()：

na_check <- aggregate(age ~ id, data = df, FUN = function(x) all(is.na(x)))
count_na_age_ids <- sum(na_check$age)

print(count_na_age_ids)
# 输出：3

结果说明 #

示例数据中，id为b、e、g的所有age值都是NA，所以统计结果为3，符合预期。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CharlesLDN