如何在R中按ID聚合数据框，将Objekt.Nr.转为Fahrzeugart列？

步骤1：填充缺失的ID值 #

原数据中ID列的NA属于前一个非NA的ID，需先填充这些缺失值：

library(tidyr)
library(dplyr)

# 向下填充ID列的缺失值
df_filled <- df %>% 
  fill(ID, .direction = "down")

步骤2：透视数据并合并其他列 #

使用pivot_wider实现按ID分组，将每个Objekt.Nr.转换为对应的Fahrzeugart列，同时合并Col_1和Col_2的对应值：

df_wanted <- df_filled %>%
  # 按ID和对象编号分组，提取每组的车型值
  group_by(ID, Objekt.Nr.) %>%
  summarize(Fahrzeugart = first(Fahrzeugart), .groups = "drop") %>%
  # 透视生成Fahrzeug_1至Fahrzeug_4列
  pivot_wider(
    id_cols = ID,
    names_from = Objekt.Nr.,
    values_from = Fahrzeugart,
    names_prefix = "Fahrzeug_"
  ) %>%
  # 合并每个ID对应的Col_1和Col_2非NA值（用列表存储，可替换为逗号分隔字符串）
  left_join(
    df_filled %>%
      group_by(ID) %>%
      summarize(
        Col_1 = list(na.omit(Col_1)),
        Col_2 = list(na.omit(Col_2)),
        .groups = "drop"
      ),
    by = "ID"
  )

关键说明 #

• fill(ID, .direction = "down")：解决ID列缺失问题，确保每一行都归属到正确的ID分组。
• pivot_wider：核心透视逻辑，将对象编号转为列名前缀，车型值填充到对应列。
• 若需要将Col_1/Col_2转为逗号分隔的字符串，可替换list(na.omit(...))为stringr::str_c(na.omit(Col_1), collapse = ", ")。

原代码错误分析 #

你之前的代码存在两个问题：

1. melt操作未将Objekt.Nr.纳入id.vars，导致后续dcast无法关联对象编号与车型数据。
2. 未处理ID列的缺失值，无法实现正确的按ID分组透视。

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