要使用dplyr库查找._600938中缺少的数据并删除包括._883在内的整行，可以使用过滤器（）函数仅选择._600938列中缺少值的行，然后使用选择（-1）函数排除._883列，仅保留._600938列。然后可以使用anti_join（）函数从扩散中删除缺少数据的行：

library(dplyr)

# Select rows with missing values in the ._600938 column and exclude the ._883 column
missing_data <- spread %>% filter(is.na(._600938)) %>% select(-1)

# Remove rows with missing data from spread
spread_clean <- spread %>% anti_join(missing_data)

或者，可以使用tidyr库中的complete（）函数，用默认值（如0或NA）填充缺失的值：

library(tidyr)

# Fill in missing values with NA
spread_complete <- spread %>% complete(._883, ._600938)

# Fill in missing values with 0
spread_complete <- spread %>% complete(._883, ._600938, fill = list(._600938 = 0))

请注意，如果._883或._600938中的日期不同时存在，则complete（）函数会向数据框中添加行。如果不想向数据框中添加行，则可以使用dplyr库中的full_join（）函数：

library(dplyr)

# Join spread with missing data filled in with NA
spread_complete <- spread %>% full_join(missing_data, by = c("._883", "._600938"))

# Join spread with missing data filled in with 0
spread_complete <- spread %>% full_join(missing_data, by = c("._883", "._600938")) %>%
  mutate(._600938 = ifelse(is.na(._600938), 0, _.600938))

希望能有所帮助！