R语言跨140列将NA值替换为同数据集另外140个对应列的值

你单变量用case_when的逻辑完全正确，批量拓展不需要写复杂自定义函数，用dplyr的across()函数就能一次性处理所有成对列，且严格遵循你设定的判断规则：仅以week0date_v2的NA状态为判断基准，整组列统一替换/保留，不单独判断单个列的NA值。

可直接运行的实现代码 #

library(tidyverse)

dummy_data_wrangled <- dummy_data %>%
  mutate(
    across(
      # 填入所有需要替换的带_v2后缀的列范围
      .cols = week0date_v2:var3_v2,
      .fns = ~if_else(
        condition = !is.na(week0date_v2),
        true = .x, # 基准列非NA时保留_v2列原有值
        # 基准列为NA时，自动匹配当前列去掉_v2后缀的原始列取值填充
        false = cur_data()[[gsub("_v2$", "", cur_column())]]
      )
    )
  )

适配140列真实数据的注意事项 #

• 只需要修改.cols参数的列范围即可：如果140个_v2列在数据集中是连续排列的，直接写起始列名:结束列名就行，比如q1_v2:q140_v2；如果列是分散的，可以用c(列1, 列2, ...)或者ends_with("_v2")选中所有带_v2后缀的列，注意排除不需要替换的_v2列（比如示例中的verify_v2不需要替换，就不要纳入选中范围）。
• 代码会自动为每个_v2列匹配对应的无后缀原始列，不需要手动编写列名映射关系，140列可以一次性处理完成。
• 运行前可以先执行dummy_data %>% select(你写的.cols范围) %>% colnames()查看选中的列名列表，确认没有多选/漏选列再执行替换，避免误改数据。

效果验证 #

以上代码运行在提供的虚拟数据集上，输出结果和给出的预期结果完全一致：第2、6行因为week0date_v2为NA，整段目标列都被对应无后缀列的值覆盖；其余行保留原有_v2列的取值，包括原有_v2列中的NA值也不会被改动。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lander45