如何合并多列数据框中同一ID的多行数据，整合个体各器官测量值

你的需求核心是按个体ID分组聚合，把每组内各器官列的非NA有效值合并为单行，你之前用melt是做宽表转长表的操作，和需求方向相反，所以无法得到预期结果，以下是两种可直接运行的实现方法：

方法1：基础R实现（无需额外安装依赖包） #

用aggregate函数直接按ID分组，对每列提取非NA的有效值即可：

# 读入你的原始数据
df <- structure(list(ID = c("BB1", "BB1", "BB1"), ID.organ = c("BB1-B", 
"BB1-L", "BB1-M"), d15NAIR = c(6.244803447, 5.263374719, 6.28820367
), brain = c(-31.00047084, NA, NA), eyes = c(NA_real_, NA_real_, 
NA_real_), liver = c(NA, -30.8483728, NA), muscle = c(NA, NA, 
-29.67755736)), row.names = c(NA, 3L), class = "data.frame")

# 按ID分组聚合，每列取第一个非NA值
result <- aggregate(. ~ ID, data = df, FUN = function(x) na.omit(x)[1], na.action = na.pass)

运行后得到的result就是每个ID对应一行、各器官数值为独立列的结果，你示例中的BB1行对应器官列会自动填充对应非NA值，无数据的eyes列保留NA。

方法2：tidyverse套件实现（灵活性更高，方便后续扩展处理） #

如果你的数据后续还要做其他清洗分析，可以用dplyr的分组聚合逻辑实现：

library(dplyr)

result <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(
    # 对所有器官数值列提取非NA值
    brain = na.omit(brain)[1],
    liver = na.omit(liver)[1],
    muscle = na.omit(muscle)[1],
    eyes = na.omit(eyes)[1],
    # 如果需要保留各器官对应的d15NAIR值，可以新增对应列，示例如下
    d15N_brain = na.omit(ifelse(!is.na(brain), d15NAIR, NA))[1],
    d15N_liver = na.omit(ifelse(!is.na(liver), d15NAIR, NA))[1],
    d15N_muscle = na.omit(ifelse(!is.na(muscle), d15NAIR, NA))[1]
  )

如果不需要保留分器官的d15NAIR值，删除对应的新增列代码即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nadiine El Nino