折叠的行，其中一些全为NA，其他行与某些NA不相交

Question

我有这样一个简单的数据框：ID    Col1    Col2    Col3    Col41     NA      NA      NA      NA  1     5       10      NA      NA1     NA      NA      15      202     NA      NA      NA      NA  2     25      30      NA      NA2     NA      NA      35      40 我想这样重新格式化：ID    Col1    Col2    Col3    Col41     5       10      15      202     25      30      35      40（请注意：实际数据集有数千行，其值来自生物学数据NA-s不遵循简单的模式，除了NAs不相交，是的，每个正好有3行ID）。步骤1：摆脱仅包含NA值的行。从表面上看，这看起来很简单，但是我遇到了一些问题。complete.cases(DF)返回all FALSE，所以我不能真正使用它来删除所有带有NAs 的行，如中所示DF[complete.cases(DF),]。这是因为所有行都至少包含一个NA。由于NAs想要传播自己，因此其他使用is.na相同方案的失败。第二步：将剩余的两行折叠为一。考虑使用类似的aggregate方法，但是必须有一个比this更简单的方法，这根本行不通。感谢您的任何建议。

Answer 1

以下是一些汇总尝试：

aggregate(. ~ ID, data=dat, FUN=na.omit, na.action="na.pass")

#  ID Col1 Col2 Col3 Col4

#1  1    5   10   15   20

#2  2   25   30   35   40

由于aggregate默认情况下，公式接口na.omit会在进行任何分组之前使用整个数据，因此它将删除其中的每一行，dat因为它们都至少包含一个NA值。试试看：nrow(na.omit(dat))return 0。因此，在这种情况下，请使用na.passin aggregate，然后na.omit跳过NA通过的。

或者，不要使用公式接口并指定要手动汇总的列：

aggregate(dat[-1], dat[1], FUN=na.omit )

aggregate(dat[c("Col1","Col2","Col3","Col4")], dat["ID"], FUN=na.omit)

#  ID Col1 Col2 Col3 Col4

#1  1    5   10   15   20

#2  2   25   30   35   40