如何让tidyr::fill函数按分组填充数据行

你的核心需求是将同一TIMESTAMP（及对应RECORD）的多行数据合并为一行，填充所有列的NA值，同时忽略最后一列。原代码仅完成了NA填充但未做去重处理，因此无法得到预期的两行结果，以下是两种可行方案：

方案一：直接汇总提取非NA值 #

利用dplyr的分组汇总功能，对每个分组内的列提取唯一非NA值（同一分组内每个列仅存在一个有效数据）：

library(dplyr)

cleaned_data <- my_data[, -ncol(my_data)] %>%
  # 按TIMESTAMP和RECORD分组（二者一一对应，分组逻辑更严谨）
  group_by(TIMESTAMP, RECORD) %>%
  # 对所有列提取第一个非NA值
  summarise(across(everything(), ~ first(na.omit(.))), .groups = "drop")

# 查看处理后的数据
cleaned_data

方案二：填充NA后去重 #

先通过双向填充补全同一分组内的所有NA值，再保留每个TIMESTAMP的唯一行：

library(dplyr)
library(tidyr)

cleaned_data <- my_data[, -ncol(my_data)] %>%
  group_by(TIMESTAMP) %>%
  # 双向填充（先向下再向上），确保所有NA被补全
  fill(everything(), .direction = "downup") %>%
  # 按TIMESTAMP去重，保留所有列的完整数据
  distinct(TIMESTAMP, .keep_all = TRUE)

# 查看处理后的数据
cleaned_data

结果说明 #

两种方案处理后都会得到2行数据，其中WndSpd5s_3m_Avg和WndMaxSpd5s_3m_Avg列的NA会被填充为对应分组的有效数值，其余列保持原有一致值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8229029