确定R中数据集中缺失的观测值（非NAs）

我有一个相当大的数据集，总共有近6000次观测。我得到了另一个缺少观测值的数据集。如果未进行测量，则不使用NA填充行/观察值，而是省略整个行/观察值。第二个数据集有5500行

我需要确定哪些观察没有被记录，或者换句话说，第二个数据集中缺少哪些行。我指的不是NAs或缺少的值，而是没有进入数据集的观察结果

在我下面的例子中，每个观察（ID）也应该有“组”记录11,12,13,14,21,22,23,24。但是，ID 206902只有组11,12,14,21,22,23,24。它缺少13

在本例中，ID不是唯一的，因此应该有8个ID。 例如，ID 206901和组11；ID 206901和组12等

如何轻松确定缺少哪些观察（ID）？同样，每个ID应该有8条记录

example <- structure(list(ID = c(206901L, 206901L, 206901L, 206901L, 206901L, 
206901L, 206901L, 206901L, 206902L, 206902L, 206902L, 206902L, 
206902L, 206902L, 206902L), group = c(11L, 12L, 13L, 14L, 21L, 
22L, 23L, 24L, 11L, 12L, 14L, 21L, 22L, 23L, 24L)), .Names = c("ID", 
"group"), sorted = "ID", class = c("tbl_dt", "tbl", "data.table", 
"data.frame"), row.names = c(NA, -15L), .internal.selfref = <pointer: 0x0000000000100788>)

---

example我们并不清楚预期的输出是什么，但是如果我们需要在所有唯一的“组”中列出特定ID中缺少的所有“组”，那么我们可以使用%

中的

%和
！
获得按“ID”分组的缺少的“组”的逻辑索引，并返回缺少的“组”通过使用逻辑索引“i1”
如果
存在任何
缺失组或
else
返回“NA”

Un <- unique(example[["group"]])
example[, {i1 <- !Un %in% group
           list(NotFound = if(any(i1)) Un[i1] else NA_integer_) 
          }, ID]
#       ID NotFound
#1: 206901       NA
#2: 206902       13

example[, CJ(ID=ID, group=group, unique=TRUE)
                     ][!example, on = c("ID", "group")]