合并名称相似的DataFrame列

当然有更简便的方案！你这种列名带固定规律（gN_paramM）的宽表转长表需求，用tidyverse工具链里的pivot_longer() + pivot_wider()组合就能轻松搞定，比手动写grepl逻辑简洁太多了。

步骤演示 #

首先先还原你的示例数据：

library(tidyverse)

# 构造示例DataFrame
df <- tibble(
  g1_param1 = c(NA, 1),
  g2_param1 = c(7, NA),
  g1_param2 = c(NA, 1),
  g2_param2 = c(4, NA)
)

接下来用两行核心代码完成合并：

df_merged <- df %>%
  # 第一步：把所有列转成长格式，提取出param部分作为新列
  pivot_longer(
    cols = everything(),  # 选中所有列
    names_pattern = "g\\d+_(param\\d+)",  # 正则匹配：捕获paramM部分
    names_to = "param",   # 捕获到的内容作为新列"param"
    values_to = "value",  # 原列的值存入"value"列
    values_drop_na = TRUE # 自动丢弃NA值
  ) %>%
  # 第二步：把长格式转回宽格式，param作为列名
  pivot_wider(names_from = param, values_from = value)

运行后得到的结果就是你想要的：

# A tibble: 2 × 2
  param1 param2
   <dbl>  <dbl>
1      7      4
2      1      1

代码解释 #

• names_pattern = "g\\d+_(param\\d+)"：用正则表达式匹配列名，g\\d+匹配开头的g1/g2前缀，(param\\d+)是捕获组，专门提取出param1/param2这类核心变量名。
• values_drop_na = TRUE：因为你的数据里每行同一param只有一个非NA值，这一步自动过滤掉无效的NA，避免后续转宽时出现重复行。
• 最后用pivot_wider把提取出的param名转回列，完美实现合并。

备选：Base R方法（无需tidyverse） #

如果你不想加载tidyverse包，也可以用Base R的分组+遍历实现：

# 按列名的param部分分组
col_groups <- split.default(df, sub("g\\d+_", "", names(df)))
# 每组内逐行取非NA值
df_merged_base <- data.frame(lapply(col_groups, function(cols) {
  apply(cols, 1, function(row) row[!is.na(row)])
}))

不过这个方法在处理大型数据集时效率不如tidyverse，代码可读性也稍弱，更推荐前者。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者FloLe