根据这个条件，我们可以用case_when做一个群

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(id) %>%
  mutate(price = case_when(n() ==1 & is.na(lot) ~ tender, TRUE ~ lot))

在OP的当前示例中，coalesce也可以工作

df %>%
   mutate(price = coalesce(lot, tender))

我们可以这样做：

df$price <- apply(df, 1, function(x) min(x["lot"], x["tender"], na.rm = TRUE))

或者在dplyr解决方案中为：
x一个一个一个一个x一个一个二个x

基于此描述，可以对data.table中的组大小使用if语句
我需要在我的数据中创建一个新的列，如果“id”只出现一次，它将等于“tender”值，如果它不出现，它将等于“lot”值。

library(data.table)
setDT(df)

df[, price := if(.N == 1) tender else lot, by = id]
#    id lot tender price
# 1:  1  10     30    10
# 2:  1  20     30    20
# 3:  2  NA     30    30
# 4:  3  40     90    40
# 5:  3  50     90    50
# 6:  4  NA     40    40