R 合并不同行中的日期和时间

我的“开始日期”列如下所示。其中一些既有日期又有时间，而一些只有日期或时间，而其余的是NA的

时间和小时应该与日期在同一行中，而时间应该是前一行中的日期和时间

      Start.Date      Values
11/6/2017\n07:00           a
3/22/2018\n06:38           b
       11/6/2017           c
           07:00           d
            <NA>           e
            <NA>           f
            <NA>           g
            <NA>           h
11/5/2017\n07:00           i
3/21/2018\n06:38           j

---

有什么办法可以这样做吗？我尝试使用tidyr提取它，但没有得到预期的结果。谢谢大家!

首先尝试使用

mdy\u hm

函数从

lubridate

转换

Start.Date

。然后使用

tidyr:：fill

更新不包含有效日期/时间的行（即

NA

）

注意：上述答案与OP的预期不符。可能需要正确排列行

数据：

df <- read.table(text = 
"Start.Date      Values
'11/6/2017\n07:00'     a
'3/22/2018\n06:38'    b
11/6/2017           c
07:00               d
NA           e
NA           f
NA           g
NA           h
'11/5/2017\n07:00'     i
'3/21/2018\n06:38'     j",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

---

df为什么
3rd
行开始。日期是
2017年11月6日\n07:00
而不是
2018年3月22日\n06:38
？是否有机会在更接近源代码/读取时修复此问题？那些
\n
换行符看起来不太好。@MKR日期安排不正确，我需要对其进行标准化，以便使用lubridate（）。@AkselA，我无法将其修复得离源代码更近，因为我使用scraper函数循环了数百个此类文档。@Tze那么即使是第二行也应该有值为
11/6/2017\n07:00
。我说的对吗？它与预期的输出不匹配，但感谢您的帮助！我将尝试手动清理它。
library(dplyr)
library(tidyr)
library(lubridate)

df %>% mutate(Start.Date = mdy_hm(Start.Date)) %>%
  fill(Start.Date)

#             Start.Date Values
# 1  2017-11-06 07:00:00      a
# 2  2018-03-22 06:38:00      b
# 3  2018-03-22 06:38:00      c
# 4  2018-03-22 06:38:00      d
# 5  2018-03-22 06:38:00      e
# 6  2018-03-22 06:38:00      f
# 7  2018-03-22 06:38:00      g
# 8  2018-03-22 06:38:00      h
# 9  2017-11-05 07:00:00      i
# 10 2018-03-21 06:38:00      j

df <- read.table(text = 
"Start.Date      Values
'11/6/2017\n07:00'     a
'3/22/2018\n06:38'    b
11/6/2017           c
07:00               d
NA           e
NA           f
NA           g
NA           h
'11/5/2017\n07:00'     i
'3/21/2018\n06:38'     j",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)