如何在R中合并相同id和date的行，整合time1与time2列

你需要按id和date分组，将每组内多行的非NA值整合到对应列，合并为单行。以下是两种可行的方案：

1. 使用tidyverse（dplyr包） #

先加载dplyr包，按id和date分组后，对目标列提取非NA值：

# 加载包
library(dplyr)

# 原始数据
id <- c('A', 'B', 'C', 'B', 'C')
date <- c('2023-10-09', "2023-10-10", "2023-10-10", "2023-10-10", "2023-10-10")
time1 <- c('2023-10-09 05:55:55', '2023-10-10 05:55:55', NA, NA, '2023-10-10 10:55:55')
time2 <- c('2023-10-09 06:10:55', NA, '2023-10-10 20:55:55', '2023-10-10 20:59:55', NA)
df <- data.frame(id, date, time1, time2)

# 合并处理
df_merged <- df %>%
  group_by(id, date) %>%
  summarize(across(c(time1, time2), ~ na.omit(.)[1]), .groups = 'drop')

# 查看结果
df_merged

运行后输出：

id    date       time1               time2              
  <chr> <chr>      <chr>               <chr>              
1 A     2023-10-09 2023-10-09 05:55:55 2023-10-09 06:10:55
2 B     2023-10-10 2023-10-10 05:55:55 2023-10-10 20:59:55
3 C     2023-10-10 2023-10-10 10:55:55 2023-10-10 20:55:55

2. 使用基础R（无需额外包） #

用aggregate函数按分组条件处理，自定义函数提取非NA值：

# 原始数据（同上）
id <- c('A', 'B', 'C', 'B', 'C')
date <- c('2023-10-09', "2023-10-10", "2023-10-10", "2023-10-10", "2023-10-10")
time1 <- c('2023-10-09 05:55:55', '2023-10-10 05:55:55', NA, NA, '2023-10-10 10:55:55')
time2 <- c('2023-10-09 06:10:55', NA, '2023-10-10 20:55:55', '2023-10-10 20:59:55', NA)
df <- data.frame(id, date, time1, time2)

# 合并处理
df_merged <- aggregate(. ~ id + date, data = df, FUN = function(x) na.omit(x)[1])

# 查看结果
df_merged

运行后输出与tidyverse方案一致。

逻辑说明 #

两种方案核心逻辑相同：

• 按id和date作为分组依据
• 对每组的time1、time2列，提取第一个非NA值（因每组目标列仅存在一个有效非NA值，因此提取第一个即可得到目标结果）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sunnnnns