R：在第一列中按重复项合并行

我有一个大数据集，在第一列中有重复的值，如下所示：

ID         date      var1   var2
person1    052016    509    1678  
person2    122016    301    NA
person1    072016    NA     45

我想合并ID，按“日期”取最近的值，如果是NA，则取最后一个不是NA的值。 输出应如下所示：

ID         date      var1   var2 
person2    122016    301    NA
person1    072016    509    45

我试过这个，但没用

library(dplyr)

data %>% group_by(ID) %>% summarise_all(funs(max(data$date))) %>% funs(first(.[!is.na(.)]))

我应该使用什么将工作代码应用于整个数据集？

使用的解决方案

库（dplyr）
dat2%
安排（ID，描述（日期））%>%
分组依据（ID）%>%
总结所有（funs（first（.[！is.na（.））））%>%
解组（）
dat2
##A tibble:2 x 4
#ID日期var1 var2
#         
#1人1 72016 509 45
#2人2 122016 301 NA

数据

dat <- read.table(text = "ID         date      var1   var2
person1    '052016'    509    1678  
person2    '122016'    301    NA
person1    '072016'    NA     45",
                  header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

---

dat使用
tidyverse
和
fill
功能。
加载数据：

Mar_df <- structure(list(ID = structure(c(1L, 2L, 1L), .Label = c("person1", 
"person2"), class = "factor"), date = c(52016L, 122016L, 72016L
), var1 = c(509L, 301L, NA), var2 = c(1678L, NA, 45L)), .Names = c("ID", 
"date", "var1", "var2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

Mar_df%
填充（…=var1，.direction=“down”）%>%
分组依据（ID）%>%
总结所有内容（.funs=funs（最后一个（））

结果是：

# A tibble: 2 x 4
  ID        date  var1  var2
  <fctr>   <int> <int> <int>
1 person1  72016   509    45
2 person2 122016   301    NA

#一个tible:2 x 4
ID日期var1 var2
1人1 72016 509 45
2人2 122016 301 NA

Mar_df_summarised <- Mar_df %>% 
    arrange(ID,date) %>%
    fill(...=var1,.direction="down") %>% 
    group_by(ID) %>% 
    summarise_all(.funs=funs(last(.))) 

# A tibble: 2 x 4
  ID        date  var1  var2
  <fctr>   <int> <int> <int>
1 person1  72016   509    45
2 person2 122016   301    NA