循环中使用dplyr的group_by_at/summarise_at后如何保留空组？

我来帮你搞定这个困扰！你遇到的核心问题是：使用group_by_at()分组时，dplyr默认会丢弃没有数据的空组，之后用complete()补全时又因为索引的问题找不到正确的分组变量取值范围。这里有几个实用的解决办法：

方法1：分组时直接保留空组（最推荐） #

dplyr的分组函数（包括group_by_at()）有一个.drop=FALSE参数，设置它就能在分组阶段直接保留所有可能的分组，不管该组有没有数据。这样后续汇总后就不会丢失空组，再用complete()补全缺失列就很顺畅了：

library(dplyr)
library(tidyr) # 推荐用tidyr的complete，功能更完善

df2 <- mtcars %>%
  # 按第10列分组，同时保留所有空组
  group_by_at(vars(10), .drop = FALSE) %>%
  # 汇总第1列的均值，同时取消分组（.groups="drop"）
  summarise_at(vars(1), mean, na.rm = TRUE, .groups = "drop") %>%
  # 补全gear的所有组，给Gewicht列填充默认值1
  complete(gear, fill = list(Gewicht = 1))

df2

如果你用的是较新版本的dplyr（1.0.0+），更推荐用across()替代group_by_at()和summarise_at()，写法更直观：

df2 <- mtcars %>%
  group_by(across(10), .drop = FALSE) %>%
  summarise(Mittelwert = mean(across(1), na.rm = TRUE), .groups = "drop") %>%
  complete(gear, fill = list(Gewicht = 1))

方法2：补全时指定分组变量的所有可能值 #

如果不想修改分组逻辑，也可以在complete()里明确指定分组变量的所有取值范围，直接从原始数据中获取：

df2 <- mtcars %>%
  group_by_at(10) %>%
  summarise_at(1, mean, na.rm = TRUE) %>%
  # 明确gear的取值为原始mtcars中所有存在的gear值
  complete(gear = unique(mtcars$gear), fill = list(Gewicht = 1))

为什么你的原始代码不行？ #

你原来的complete(gear, ...)之所以没生效，是因为经过group_by_at()和summarise_at()后，空组已经被丢弃了，此时结果里的gear列只有有数据的取值，complete()不知道要补哪些空组。而上面两种方法要么从源头保留空组，要么告诉complete()所有可能的分组取值，就能解决问题啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user7353167