如何在R语言中从多列重复数据生成单列输出？

我有如下数据：

希望从每行的X1-X3中选取唯一值，生成如下格式的输出：

我尝试使用unite函数处理，但该函数仅合并数据，无法去除NA值。

解决方案 #

方法一：dplyr按行处理 #

利用dplyr的rowwise()按行操作，结合na.omit()剔除NA值，再通过unique()提取唯一值：

library(dplyr)

# 构造示例数据
df <- tibble(
  ID = 1:5,
  X1 = c(94, 72, 87, NA, 67),
  X2 = c(94, NA, NA, 78, 67),
  X3 = c(NA, NA, 87, NA, 67)
)

# 处理数据
df_result <- df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(X = unique(na.omit(c(X1, X2, X3)))) %>%
  select(ID, X)

print(df_result)

方法二：基础R实现 #

用apply按行遍历，直接处理每行的非NA唯一值：

# 构造示例数据
df <- data.frame(
  ID = 1:5,
  X1 = c(94, 72, 87, NA, 67),
  X2 = c(94, NA, NA, 78, 67),
  X3 = c(NA, NA, 87, NA, 67)
)

# 添加X列并处理
df$X <- apply(df[, c("X1", "X2", "X3")], 1, function(x) unique(na.omit(x)))
df_result <- df[, c("ID", "X")]

print(df_result)

方法三：tidyr重塑数据 #

先将宽表转为窄表，剔除NA后按ID去重，再整理成目标格式：

library(tidyr)
library(dplyr)

# 构造示例数据
df <- tibble(
  ID = 1:5,
  X1 = c(94, 72, 87, NA, 67),
  X2 = c(94, NA, NA, 78, 67),
  X3 = c(NA, NA, 87, NA, 67)
)

# 处理数据
df_result <- df %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("X"), names_to = NULL, values_to = "X") %>%
  drop_na(X) %>%
  distinct(ID, X) %>%
  arrange(ID)

print(df_result)

unite函数的作用是将多列合并为一个字符串列，本身不具备剔除NA和提取唯一值的能力，以上三种方法都能精准完成你需要的行内非NA唯一值提取操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者E-B-2443