如何使用tidyverse包移除所有分组中存在NA的对应行？

你原来用group_by(Class) %>% drop_na()的逻辑是按每个类别单独删除组内含NA的行，所以只删掉了类别B第3天的记录，但你需要的是只要某一天有任意类别出现NA，就把所有类别在这天的记录都删掉。

可以用两种方式实现：

方法1：先标记含NA的日期再过滤 #

library(tidyverse)

# 构造原始数据
Class <- c(rep("A",10),
           rep("B",10),
           rep("C",10))
Days <- rep(1:10,3)
Values <- c(1:12, NA, 14:30)
DF <- data.frame(Class, Days, Values)

# 处理数据：标记每个日期是否存在NA，再过滤掉这些日期
DF_clean <- DF %>%
  # 按日期分组，标记该日期是否有NA值
  mutate(has_na = any(is.na(Values)), .by = Days) %>%
  # 过滤掉存在NA的日期
  filter(!has_na)

注：.by = Days是dplyr 1.1.0及以上版本的语法，如果你的dplyr版本较低，改用group_by(Days) %>% mutate(has_na = any(is.na(Values))) %>% ungroup()

方法2：先提取含NA的日期列表再过滤 #

# 先找出所有存在NA的日期
bad_days <- DF %>%
  filter(is.na(Values)) %>%
  pull(Days) %>%
  unique()

# 过滤掉这些日期的所有记录
DF_clean <- DF %>%
  filter(!Days %in% bad_days)

两种方法最终都会移除所有第3天的记录（不管是A、B还是C类），达到你想要的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Daniel Valencia C.