使用特定条件从dataframe获取不同的行

我有一个数据帧：

ID    Name    Value 
1     John    17
1             17
2             NULL
3             NULL
4    Mike     35
4    Mike     NULL  
5    Leo      22
5    Leo      

我希望只有具有唯一ID的行。我需要保持这些行具有最大的完整列。因此，期望的结果是：

ID    Name    Value 
1     John    17
2             NULL
3             NULL
4    Mike     35
5    Leo      22

正如您所看到的，所有ID都被保留，但现在只有最大列数的软管。我怎么能这么做

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我尝试了df[complete_cases（df），]，但它删除了完全空的行（ID 2和3）

使用

aggregate

和选项

na.action=na.pass

aggregate(cbind(Value, Name) ~ ID, dat, el, na.action=na.pass)
#   ID Value Name
# 1  1    17 John
# 2  2  NULL <NA>
# 3  3  NULL <NA>
# 4  4    35 Mike
# 5  5    22  Leo

聚合（cbind（Value，Name）~ID，dat，el，na.action=na.pass） #ID值名称 #1117约翰 #2空 #3 3无效 #435迈克 #5 5 22狮子座

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数据：

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dat我会在这样的管道中使用
dplyr:：distinct（）
：

df%>%distinct（ID，.keep_all=TRUE）
（.keep_all=TRUE以保留其他列）

或者在R底

df[！重复（df$ID），]

这两个函数都可以完成任务
您尝试了什么，在哪里卡住了？@Sotos我尝试使用distinct（）和fill（）函数，但都不起作用。我真不明白怎么把事情弄得这么复杂subset@Sotos我还尝试了df[complete_cases（df），]，但它删除了完全空的行（ID 2和3）distinct（df，ID，.keep_all=TRUE），这是否回答了您的问题？
dat <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L), Name = c("John", 
NA, NA, NA, "Mike", "Mike", "Leo", "Leo"), Value = c("17", "17", 
"NULL", "NULL", "35", NA, "22", "NULL")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-8L))