如何筛选DataFrame：保留含有效name和date的唯一ID并合并行

方法一：使用dplyr包（tidyverse生态） #

按id分组后，提取每组内非NA的name和date值，最后过滤掉仍存在NA的行：

library(dplyr)

df_processed <- df %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(
    name = first(na.omit(name)),
    date = first(na.omit(date))
  ) %>%
  filter(!is.na(name) & !is.na(date))

方法二：使用基础R #

无需额外安装包，通过aggregate提取有效值后合并数据框：

# 按id提取非NA的name和date
name_df <- aggregate(name ~ id, data = df, FUN = function(x) na.omit(x)[1])
date_df <- aggregate(date ~ id, data = df, FUN = function(x) na.omit(x)[1])

# 合并并过滤有效行
df_processed <- merge(name_df, date_df, by = "id")
df_processed <- df_processed[!is.na(df_processed$name) & !is.na(df_processed$date), ]

说明 #

两种方法都默认每个id仅对应一个有效的name和date值（与示例数据逻辑一致），最终结果会保留每个唯一id，且对应行的name和date均为有效值，与你给出的df_desired完全匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者taimishu