结合具有重复值的行和NAs[不使用tidyverse]

我有一个数据帧，每个ID有多行。我想合并这些行，为每个ID获得一行，并合并相应的值，这些值可以是

数字

或

NA

（我想忽略）

我不确定我是否可以在这里使用aggregate（）；通常，我希望将列（V1-V4）中的每个ID值设置为一个数字，如果有一个值不是

NA

输入：

    ID V1 V2 V3 V4
1  04C  6 NA NA  9
2  04C NA  9 NA  9
3  0F0 NA  5 NA  4
4  0F0 NA NA  7  4
5  0F0 NA  5  7 NA
6  167  8 NA NA NA
7  167  8 10  5 NA
8  167  8 10 NA NA
9  167  8 NA  5 NA
10 2D7  3  3 NA  1

输出：

   ID V1 V2 V3 V4
1 04C  6  9 NA  9
2 0F0 NA  5  7  4
3 167  8 10  5 NA
4 2D7  3  3 NA  1

# A tibble: 4 x 5
  ID       V1    V2    V3    V4
  <fct> <int> <int> <int> <int>
1 04C       6     9    NA     9
2 0F0      NA     5     7     4
3 167       8    10     5    NA
4 2D7       3     3    NA     1

我想出了一个解决方案，不幸的是它非常慢，但至少它避免了创建一个tibble

for(i in 2:nrow(df)) {
   row0 <- df[i-1,1]
   row1 <- df[i,1]  
   if (row0==row1) {
      for(j in 2:5) {
         if (is.na(df[i,j])) {
            df[i,j] <- df[i-1,j]
         }
      }
      df[i-1,1] <- "NA"
   }
}
dfclean <- subset(df, V0!="NA")

for（2中的i:nrow（df））{
行01
tidyverse
可能性可能是：

df %>%
 gather(var, val, -ID, na.rm = TRUE) %>%
 group_by(ID, var) %>%
 distinct(val) %>%
 spread(var, val)

  ID       V1    V2    V3    V4
  <chr> <int> <int> <int> <int>
1 04C       6     9    NA     9
2 0F0      NA     5     7     4
3 167       8    10     5    NA
4 2D7       3     3    NA     1

df%>%
聚集（var，val，-ID，na.rm=TRUE）%>%
分组依据（ID，var）%>%
不同（val）%>%
价差（var，val）
ID V1 V2 V3 V4
104C 6 9 NA 9
2 0F0 NA 5 7 4
31678105NA
4 2D7 3 NA 1
也可以选择：

library(dplyr)

df %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise_all(~ if (any(!is.na(.))) first(na.omit(.)) else NA)

输出：

   ID V1 V2 V3 V4
1 04C  6  9 NA  9
2 0F0 NA  5  7  4
3 167  8 10  5 NA
4 2D7  3  3 NA  1

# A tibble: 4 x 5
  ID       V1    V2    V3    V4
  <fct> <int> <int> <int> <int>
1 04C       6     9    NA     9
2 0F0      NA     5     7     4
3 167       8    10     5    NA
4 2D7       3     3    NA     1

#一个tible:4 x 5
ID V1 V2 V3 V4
104C 6 9 NA 9
2 0F0 NA 5 7 4
31678105NA
4 2D7 3 NA 1
tidyverse
非常有趣，谢谢。我当然必须先安装它，然后再安装
bindrcpp
。效果很好，但如何将输出保存到新的数据帧？
df_new%…
重复的