在 R 中的 dplyr 中分组一些其他变量后，如何保留其他变量？

之前今天我发布了这个问题here https://stackoverflow.com/questions/72461943/how-can-i-add-missing-month-value-and-remove-duplicate-in-dplyr-in-r/72462277#72462277但我还有一个问题被提出。

如果我必须在原始数据框中添加更多变量（loc，高度）：

var = c(rep("A",3),rep("B",2),rep("C",5));var
date = c(as.Date("2022/01/01"),as.Date("2022/02/01"),as.Date("2022/03/01"),
         as.Date("2022/01/01"),as.Date("2022/03/01"),
         as.Date("2022/01/01"),as.Date("2022/01/01"),as.Date("2022/02/01"),as.Date("2022/02/01"),as.Date("2022/03/01"))
loc = c(rep("london",3),rep("berlin",2),rep("cairo",5))
height =c(13,14,15,13,15,16,12,14,13,15)
data = tibble(var,date,loc,height);data

如何保留 loc 变量的相应值和每个月的高度总（和）（另外在前面回答的问题中）？

理想情况下，它现在必须看起来像这样：

有什么帮助吗？我如何使用 dplyr 在 R 中做到这一点？

在之前的解决方案中，添加.keep_all = TRUE in distinct进而fill the loc具有先前非 NA 值的列

library(dplyr)
library(tidyr)
library(lubridate)
data %>%   
   mutate(month = lubridate::month(date)) %>%
   group_by(var, month) %>% 
   mutate(height = sum(height)) %>%
   ungroup %>% 
   complete(var, month, fill = list(height = 0)) %>% 
   mutate(Quarter = quarter, Condition = !is.na(date)) %>% 
   distinct(var, month, Quarter, Condition, .keep_all = TRUE) %>% 
   fill(loc) %>% 
   select(-date)

-output

# A tibble: 9 × 6
  var   month loc    height Quarter Condition
  <chr> <dbl> <chr>   <dbl>   <dbl> <lgl>    
1 A         1 london     13       1 TRUE     
2 A         2 london     14       1 TRUE     
3 A         3 london     15       1 TRUE     
4 B         1 berlin     13       1 TRUE     
5 B         2 berlin      0       1 FALSE    
6 B         3 berlin     15       1 TRUE     
7 C         1 cairo      28       1 TRUE     
8 C         2 cairo      27       1 TRUE     
9 C         3 cairo      15       1 TRUE