R语言按多个ID字段分组合并数据框行值的解决方法

你原有代码的问题：funs(toString(na.omit(.)))会将列值转为字符串格式，且全NA列会返回空字符串而非保留NA，不符合数值保留、非NA值归并的需求。
从你给出的样例数据看，每个study_id + lab_study_dt + lab_study_time分组下，每个检验/检出限指标列最多存在1个非NA值，只需要分组后提取每列的首个非NA值即可得到目标结果。

dplyr 实现（适配新版dplyr语法） #

library(dplyr)

result <- df %>%
  group_by(study_id, lab_study_dt, lab_study_time) %>%
  summarise(
    across(everything(), ~ first(na.omit(.))),
    .groups = "drop"
  )

• 如果同组某列存在多个非NA值需要拼接展示，将first(na.omit(.))替换为paste(na.omit(.), collapse = ", ")即可，不会出现全NA列转空字符串的问题。

data.table 实现（适合百万行级大数据量场景，性能更优） #

library(data.table)

setDT(df)
result <- df[, lapply(.SD, function(x) first(na.omit(x))),
             by = c("study_id", "lab_study_dt", "lab_study_time")]

注意事项 #

你给出的预期结果样例中lab_rbc_count值为1000，但原始样例数据中该分组下对应值为10000，属于手误偏差，上述代码会保留原始数据的真实值，如果你确实需要调整该值可在得到结果后单独做数值替换。

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