如何合并更新两个列名相同的R数据框，实现原有列值的补全更新

最简洁的方案是直接使用dplyr内置的rows_patch()函数，这是官方专门为「用新表数据补全原表缺失值」场景设计的功能，无需手动处理多列合并逻辑，一行代码即可完成操作：

library(dplyr)
# 直接补全原表的email列缺失值
email_df_updated <- email_df %>%
  rows_patch(new_infomation, by = "id")

运行后直接输出你需要的10行2列结果：原表中非缺失的邮箱值不会被修改，匹配到ID的NA值会自动被新表的邮箱填充，全程不会生成多余的中间列。

如果你使用的dplyr版本低于1.0.0，没有内置rows_patch()函数，可以用coalesce()简化你原来的写法，比ifelse()逻辑更简洁、可读性更高：

email_df_updated <- left_join(email_df, new_infomation, by = "id") %>%
  mutate(email = coalesce(email.x, email.y)) %>%
  select(id, email)

coalesce()函数会按参数顺序返回第一个非NA的值，自动用新表的email.y补全原表email.x的缺失。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ryoto