如何在R语言中合并数据表并填充对应ID的年龄值？

先构造示例数据（可直接复制运行测试）：

df1 <- data.frame(
  ID = c(1,1,2,2,2),
  running_time = c(10,2,1,3,4)
)

df2 <- data.frame(
  ID = c(1,1,2,2,2),
  age = c(20, NA, 30, NA, NA)
)

以下是两种常用实现方式：

方法一：Base R 原生实现 #

无需额外安装包，步骤清晰：

1. 从df2中提取每个ID对应的唯一有效年龄（去除NA和重复项）
2. 通过ID匹配合并到df1中

# 提取每个ID的有效年龄参考表
age_ref <- na.omit(df2)[!duplicated(na.omit(df2)$ID), ]

# 左连接合并，保留df1的所有行
result <- merge(df1, age_ref, by = "ID", all.x = TRUE)

方法二：tidyverse包（dplyr）实现 #

管道语法更直观，适合习惯现代R语法的用户：

1. 首次使用需先安装包，后续直接加载即可
2. 处理df2得到每个ID的有效年龄
3. 左连接到df1

# 首次使用执行安装命令
# install.packages("tidyverse")

library(dplyr)

# 生成年龄参考表
age_ref <- df2 %>%
  filter(!is.na(age)) %>%  # 过滤NA值
  distinct(ID, age)        # 保留每个ID对应的唯一年龄

# 左连接合并
result <- df1 %>%
  left_join(age_ref, by = "ID")

运行任意一种方法后，result即为你需要的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Moon Lee