R group_by％>％full_join失去了NA记录

Question

请考虑以下两个数据帧：

t1<-data.frame(Time=1:3,Cat=rep("A",3),SomeValue=rep("t1",3))
t2<-data.frame(Time=c(1,2,3,1,3),Cat=rep("A",5),Id=c(1,1,1,2,2),SomeOtherValue=c(1,2,3,4,5))

在我的应用程序中，我需要进行完全连接并使用缺失的记录/值。对子集执行部分full_join（将var分组）是可行的，但是当我尝试未过滤的方法时，我丢失了丢失的值。

这将给我6条记录

t2 %>% group_by(Id) %>% filter(Id==2) %>%  full_join(t1,by=c("Time","Cat"))
t2 %>% group_by(Id) %>% filter(Id==1) %>%  full_join(t1,by=c("Time","Cat"))

这将给我5，Id == 2和Time == 2的缺失项（NA值）消失了：

t2 %>% group_by(Id) %>% full_join(t1,by=c("Time","Cat"))

我对group_by的理解是，它按变量进行分组，并在每个组上继续进行以下所有我的突变，映射等操作。它应该以这种方式表现吗？

Answer 1

正确阅读文档后，我终于找到了指出要加入的组被忽略的部分。 ？full_join