计算R中组中缺少的值的数量

我有一个tibble，有很多观察和变量

我想做的是简单地计算（通过variable1和variable2分组）variablexx的平均值，以及每组缺失值的总数

这是我到目前为止写的：

 data%>%
      group_by(variable1,variable2)%>%
      summarise(mean(variableXXX))

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如何计算每组缺失值的数量？我是新使用R的，所以最简单的解决方案更好

我们可以得到用

is.na创建的逻辑向量的
和

library(dplyr)
data%>%
  group_by(variable1,variable2)%>%
  summarise(Mean = mean(variableXXX, na.rm = TRUE),
           MissingCount = sum(is.na(variableXXX)))

注：假设我们对“variableXXX”列中由“variable1”和“variable2”分组的
NA
s的计数感兴趣


如果我们需要整个数据集子集的NA计数

library(purrr)
data %>% 
    group_split(variable1, variable2) %>%
    map_dfr(~ .x %>%
           summarise(Mean = mean(variableXXX, na.rm = TRUE), 
                     MissingCount = sum(is.na(.))))

我想得到NA的数量，不仅是变量XXX，而且是每组中所有观察值的数量