如何按segments列相同内容合并分类变量行

你可以用dplyr的分组汇总方法实现需求，因为每个segments分组下的每列最多只有一个非NA值，直接提取该非NA值即可：

library(dplyr)

# 你的原始数据
df <- tibble(segments=c('Hello','Hello', 'Hello', 'Block', 'Block', 'Hi', 'Hi', 'Hi'),
             year=c(2015, 2015,2015,2017, 2017, 2015,2015,2015),
             Colour=c('Yellow', NA,NA, 'Pink', NA, NA, 'Green', NA),
             Eval=c(NA, 'Yes',NA, NA, 'No', 'No', NA, NA),
             Ball=c(NA, NA, 'A', NA, NA, NA,NA, 'B'))

# 合并行
df1 <- df %>%
  group_by(segments) %>%
  summarise_all(~first(na.omit(.))) %>%
  ungroup()

运行后得到的结果与你预期一致：

# A tibble: 3 × 5
  segments  year Colour Eval  Ball 
  <chr>    <dbl> <chr>  <chr> <chr>
1 Hello     2015 Yellow Yes   A    
2 Block     2017 Pink   No    NA   
3 Hi        2015 Green  No    B   

补充说明 #

• first(na.omit(.))的逻辑：对每个分组的每一列，先过滤掉所有NA，再取剩下的唯一非NA值；如果整列都是NA，就返回NA。
• 也可以用coalesce函数实现同样效果，代码如下：

df1 <- df %>%
  group_by(segments) %>%
  summarise(across(everything(), ~coalesce(!!!.))) %>%
  ungroup()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nuria