dplyr分组汇总：.groups='keep'后ungroup与直接'drop'的区别

两种代码写法的正确性 #

两种写法都是正确的。它们都完成了核心需求：

• 将所有NA值替换为0
• 按nquest（家庭编码）和nord（家庭成员位置）的组合（唯一标识个体）分组
• 对每个个体的工资tpens求和
  最终都能得到每行对应一个个体、包含该个体总工资的数据集。

.groups='keep' + ungroup 与 .groups='drop' 的区别 #

• 直接用.groups='drop'：执行summarize后会直接移除所有分组信息，返回无分组的tibble，不需要额外调用ungroup()。
• 用.groups='keep'再加ungroup()：summarize后会保留原有的分组结构（即按nquest和nord分组的状态），此时数据仍处于分组状态；必须调用ungroup()才能彻底移除所有分组。
  这两种写法最终得到的数据内容完全一致，唯一差异是中间过程的分组状态，但最终结果的分组状态是相同的（均无分组）。

合并后仍显示分组的原因 #

出现这种情况通常是因为：

• 你合并的另一个数据集本身带有分组属性，合并操作会继承该分组状态
• 合并前的某个数据集没有完全移除分组（比如第二种写法漏写了ungroup()，或者合并的其他数据存在分组）
  解决办法：在合并操作前，对所有参与合并的数据集都执行ungroup()，确保它们都是无分组状态，合并后就不会再显示分组标识了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者io_boh