在R语言中如何合并两列：用非NA值填充另一列的NA值

这个需求其实很常见，针对你给出的数据框，我整理了两种R语言下的实现方案，都能快速得到目标结果：

先构造示例数据 #

首先我们先还原你的初始数据框（注意要把字符串转成日期类型，否则后续处理可能出问题）：

df <- data.frame(
  date1 = as.POSIXct(c("2016-08-29 02:31:34", NA)),
  date2 = as.POSIXct(c(NA, "2016-08-29 17:59:23"))
)

方案1：用dplyr的coalesce函数（推荐） #

dplyr包里的coalesce函数就是专门干这个的——它会逐行从多个向量中提取第一个非NA值，完全匹配你的需求，代码简洁还不会踩类型转换的坑：

library(dplyr)

df <- df %>%
  mutate(Newdate = coalesce(date1, date2))

方案2：Base R原生实现（无需额外包） #

如果你不想加载第三方包，也可以用原生函数实现：

方法A：ifelse判断 #

# 先判断date1是否非NA，是就取date1，否则取date2
df$Newdate <- ifelse(!is.na(df$date1), df$date1, df$date2)
# 注意：ifelse会把日期转成数值，所以要再转回来
df$Newdate <- as.POSIXct(df$Newdate, origin = "1970-01-01")

方法B：apply逐行处理 #

# 逐行筛选非NA值
df$Newdate <- apply(df[, c("date1", "date2")], 1, function(x) x[!is.na(x)])
# 转成日期类型
df$Newdate <- as.POSIXct(df$Newdate)

最终结果 #

不管用哪种方法，运行后你都会得到目标数据框：

print(df)
# 输出：
#                 date1                date2              Newdate
# 1 2016-08-29 02:31:34                <NA> 2016-08-29 02:31:34
# 2                <NA> 2016-08-29 17:59:23 2016-08-29 17:59:23

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