dplyr分组汇总时，如何让全NA组返回NA而非0？

原代码中，当组内所有value值均为NA时，sum(value, na.rm = TRUE)会返回0，不符合需求。我们可以通过判断组内是否全部为NA来调整求和逻辑，实现全NA组返回NA、其他组正常求和的效果。

方法一：使用if_else结合all(is.na(value))判断 #

这是最直观的写法，先判断组内是否全为NA，再决定返回NA还是求和结果：

library(dplyr)

dat <- 
data.frame(id = rep(c(1,2,3,4), each = 3),
           value = c(NA, NA, NA, 0, 1, 2, 0, 1, NA, 1, 2,3))

dat %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    value_sum = if_else(
      condition = all(is.na(value)),
      true = NA_real_,  # 必须用数值型NA，避免类型不匹配
      false = sum(value, na.rm = TRUE)
    )
  )

方法二：利用na.rm参数的动态设置 #

通过!all(is.na(value))动态控制na.rm的值，当全NA时na.rm=FALSE，sum会返回NA；否则正常求和：

dat %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    value_sum = sum(value, na.rm = !all(is.na(value)))
  )

方法三：使用if_all（dplyr 1.0.0及以上版本支持） #

if_all可以更简洁地判断列中所有元素是否满足条件：

dat %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    value_sum = if_else(
      if_all(value, is.na),
      NA_real_,
      sum(value, na.rm = TRUE)
    )
  )

执行后输出结果 #

# A tibble: 4 × 2
     id value_sum
  <dbl>     <dbl>
1     1        NA
2     2         3
3     3         1
4     4         6

内容的提问来源于stack exchange，提问作者89_Simple