R语言dplyr分组求和：如何避免全NA列结果转为0

方法1：自定义求和逻辑，保留全NA列的NA值 #

直接在summarise的across里调整求和逻辑，先判断当前列是否全部为NA：

df = df %>%
  group_by(Participant_ID) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), ~ if(all(is.na(.x))) NA else sum(.x, na.rm = TRUE)))

这个逻辑会逐列检查：如果整列都是NA，就返回NA；否则忽略NA计算分组总和，既保留了全NA列的原始状态，又能得到正常列的求和结果。

方法2：先筛选掉全NA的数值列，再分组求和 #

如果不需要保留全NA的列，可以先通过select过滤出至少包含一个非NA值的数值列，再执行分组求和：

df = df %>%
  select(Participant_ID, where(is.numeric) & where(~ any(!is.na(.x)))) %>%
  group_by(Participant_ID) %>%
  summarise(across(where(is.numeric), ~ sum(.x, na.rm = TRUE)))

这里where(~ any(!is.na(.x)))用来筛选出存在非NA值的列，配合where(is.numeric)只针对数值列操作，后续分组求和就不会出现全NA列被转为0的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anne-Sophie Hacquin