在R语言中如何将instance为NA的分组行合并为单行？

现有如下R数据框：

df <- data.frame(
    record_id = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3),
    instance = c(NA, NA, 2, NA, 1, 2, NA, NA),
    A = c(10, NA, NA, 20, 25, NA, 30, NA),
    B = c(NA, 5, NA, NA, 5, 15, NA, 15),
    C = c(NA, NA, 3, NA, 5, 20, NA, 20),
    D = c(NA, NA, NA, 25, 25, 30, NA, 30)
)

数据预览：

record_id instance  A  B  C  D
1         1       NA 10 NA NA NA
2         1       NA NA  5 NA NA
3         1        2 NA NA  3 NA
4         2       NA 20 NA NA 25
5         2        1 25  5  5 25
6         3        2 NA 15 20 30
7         3       NA 30 NA NA NA
8         3       NA NA 15 20 30

需求：把同一record_id下instance为NA的行合并成单行（已知同一分组内同一列不会有多个非NA值），最终期望结果如下：

record_id instance  A  B  C  D
1         1       NA 10  5 NA NA
2         1        2 NA NA  3 NA
3         2       NA 20 NA NA 25
4         2        1 25  5  5 25
5         3        2 NA 15 20 30
6         3       NA 30 15 20 30

方法一：用dplyr包实现 #

核心逻辑是给instance为NA的行统一分组标记，让同一record_id下的NA行归为一组，然后对每组的每列提取唯一的非NA值，最后还原instance列格式：

library(dplyr)

df_result <- df %>%
  # 生成分组键：NA的instance归为同一组，非NA保留原值
  mutate(group_key = ifelse(is.na(instance), "NA_group", as.character(instance))) %>%
  group_by(record_id, group_key) %>%
  # 对每列取第一个非NA值（同一组同一列仅一个有效数据）
  summarise(across(everything(), ~ first(na.omit(.x))), .groups = "drop") %>%
  # 将分组键转换回原instance格式
  mutate(instance = ifelse(group_key == "NA_group", NA, as.numeric(group_key))) %>%
  # 调整列顺序并排序，和示例结果一致
  select(record_id, instance, A, B, C, D) %>%
  arrange(record_id, instance)

print(df_result)

方法二：用data.table包实现（大数据量更高效） #

逻辑和dplyr一致，适合处理大规模数据集：

library(data.table)

setDT(df)

df_result <- df[, 
  lapply(.SD, function(x) first(na.omit(x))),
  by = .(record_id, group_key = ifelse(is.na(instance), "NA_group", as.character(instance)))
][, 
  instance := fifelse(group_key == "NA_group", NA_real_, as.numeric(group_key))
][, 
  .(record_id, instance, A, B, C, D)
][order(record_id, instance)]

print(df_result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrea