假设我们有一个名为"myData"的数据框，其中有三列，分别为"Group", "Col1"和"Col2"，我们想要按"Group"列分组，然后计算每个组中"Col1"和"Col2"列中空白单元格的数量。我们可以使用dplyr和tidyr包来完成这个任务。

首先，我们需要加载这些包:

library(dplyr)
library(tidyr)

接下来，我们可以使用dplyr的group_by函数按"Group"列中的值分组，然后使用summarise_all函数计算每个组中所有列中的汇总统计信息。我们可以将"is.na"函数作为summarise_all函数的参数，以计算每个列中空白单元格的数量。

myData %>%
  group_by(Group) %>%
  summarise_all(funs(sum(is.na(.))))

如果我们想将结果转换为更整洁的格式，我们可以使用tidyr的gather函数将列中的变量转换为行中的观测值。

myData %>%
  group_by(Group) %>%
  summarise_all(funs(sum(is.na(.)))) %>%
  gather(key = "Column", value = "Count")

这将返回如下的数据框：

# A tibble: 6 x 3
  Group Column Count
     
1 A     Col1       2
2 A     Col2       1
3 B     Col1       1
4 B     Col2       3
5 C     Col1       3
6 C     Col2       0