无列表与空值的R数据框长转宽问题（续问）

核心思路是按PK和就诊编号（visit）分组，合并同一就诊下的多行数据，保留各检查项的非空值，直接用dplyr的分组聚合就能搞定，不用绕转长转宽的弯路：

代码实现 #

library(dplyr)

# 假设你的原始数据框名为original_df
target_df <- original_df %>%
  # 过滤掉无就诊编号的行（visit为NA的记录）
  filter(!is.na(visit)) %>%
  # 按PK和就诊编号分组
  group_by(PK, visit) %>%
  # 提取每个检查列的唯一非NA值；如果全是NA则返回NA
  summarise(
    toddler = first(na.omit(toddler)),
    module1 = first(na.omit(module1)),
    rbs = first(na.omit(rbs)),
    srs = first(na.omit(srs)),
    adi_score = first(na.omit(adi_score)),
    .groups = "drop"  # 取消分组
  )

代码说明 #

1. 过滤无效行：先去掉visit为NA的记录，这些是未编排就诊的检查项，目标结果不需要；
2. 分组聚合：按PK和visit分组后，每个组对应一次就诊的所有记录；
3. 提取有效数据：na.omit()会去掉列中的NA值，first()取剩下的唯一有效数据（同一就诊下每个检查项只会有一个有效记录），如果全是NA则返回NA，完美匹配目标格式。

为什么之前的方法出问题？ #

你之前尝试转长再转宽时，因为同一就诊下的多行数据会生成重复的检查项条目，导致转宽时无法唯一识别每个单元格的值，所以出现列表列和警告。直接分组聚合更贴合你的数据逻辑——同一就诊下每个检查项最多一个有效数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Gal Or