如何基于两个变量的唯一配对合并r中的行？

我为这个问题的古怪标题道歉。但我很难找出R中的这个争论问题。下面是一段数据的样子：

example

# A tibble: 6 x 6
# Groups:   id, rel [4]
     id        rel post_w      avg_w    b_wages   a_wages
  <int>     <date>  <lgl>      <dbl>      <dbl>     <dbl>
1  2699 2005-12-05  FALSE   904.5028   904.5028        NA
2  2739 2008-02-12  FALSE  1220.8129  1220.8129        NA
3  2739 2008-02-12   TRUE  2544.8736         NA  2544.874
4  2757 2008-02-06   TRUE  2624.3018         NA  2624.302
5  3240 2005-03-30  FALSE 18718.6454 18718.6454        NA
6  3240 2005-03-30   TRUE 15206.3203         NA 15206.320

示例
#一个tibble:6x6
#组：id，rel[4]
id相对邮政平均工资
126992005-12-05假904.5028904.5028NA
272392008-02-12假1220.81291220.8129NA
32739 2008-02-12真实2544.8736 NA 2544.874
427572008-02-06真实2624.3018北美2624.302
53240 2005-03-30假18718.6454 18718.6454 NA
6 3240 2005-03-30真实15206.3203北美15206.320

在我的分析中，变量id和rel一起创建了一个唯一的标识符。我试图让每个唯一的id，rel组合成为一行，其中包含平均工资，b_工资和a_工资的值。例如，在上面列出的数据中，id 2739和rel 2008-02-12有两个条目，尽管它们是我分析中的相同观察值。在一行中，观察值包含b_工资数据，在另一行中包含a_工资数据。我想做的是将这些观察结果折叠起来，使其看起来像这样

     id        rel post_w      avg_w    b_wages   a_wages
  <int>     <date>  <lgl>      <dbl>      <dbl>     <dbl>
2  2739 2008-02-12 (dropped)  (dropped)  1220.8129   2544.874

id rel post_w avg_w b_工资a_工资
272392008-02-12（下降）1220.81292544.874

---

post_w和avg_w列没有意义，如果需要，我可以删除它们。但我想弄清楚的是，我如何折叠具有相同id的行，将其关联到一行，并将b_工资值和a_工资值合并在一起，替换NA值，如图所示

您可以按id和rel对数据帧进行分组，然后通过获取第一个非NA值对其进行汇总；注意事项是，如果存在多个非NA值，则将取第一个值并删除其他值：

library(dplyr)
example %>% 
    group_by(id, rel) %>% 
    summarise(b_wages = na.omit(b_wages)[1], 
              a_wages = na.omit(a_wages)[1])

# A tibble: 4 x 4
# Groups:   id [?]
#     id        rel    b_wages   a_wages
#  <int>     <fctr>      <dbl>     <dbl>
#1  2699 2005-12-05   904.5028        NA
#2  2739 2008-02-12  1220.8129  2544.874
#3  2757 2008-02-06         NA  2624.302
#4  3240 2005-03-30 18718.6454 15206.320

库（dplyr）
示例%>%
分组依据（id，rel）%>%
总结（b_工资=na.省略（b_工资）[1]，
a_工资=na.省略（a_工资）[1]）
#一个tibble:4x4
#组：id[？]
#id相对工资
#                  
#126992005-12-05904.5028NA
#2  2739 2008-02-12  1220.8129  2544.874
#327572008-02-06NA 2624.302
#4  3240 2005-03-30 18718.6454 15206.320

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