如所述：
可以肯定的是，这三列中只有一列共享最后三个字符（例如，Qa101、Qb101、Qc101）持有一个值，另外两个是NA。
我创建了一个最小的示例数据集：

set.seed(123)
df <- as.data.frame(
  matrix(t(replicate(9, sample(c(sample(1:10, 1), NA, NA)))), 3, 9,
         dimnames = list(NULL, paste0(rep(c("Qa", "Qb", "Qc"), each = 3), 101:103)))
)
#   Qa101 Qa102 Qa103 Qb101 Qb102 Qb103 Qc101 Qc102 Qc103
# 1    NA    NA    NA     3    NA     8    NA    10    NA
# 2    NA    NA    NA     2     3     9    NA    NA    NA
# 3    NA     9    NA    NA    NA     1     4    NA    NA

字符串

解决方案

您可以在列组上使用pivot_longer()，然后使用summarise()来保留行ID中唯一的非缺失值。

library(tidyverse)
df %>%
  mutate(ID = row_number()) %>%
  pivot_longer(matches("Q[abc]"),
               names_to = c(NA, ".value"),
               names_pattern = "(\\D+)(\\d+)") %>%
  summarise(across(`101`:`103`, ~ .x[!is.na(.x)][1], .names = "Q{.col}"),
            .by = ID)
#      ID  Q101  Q102  Q103
#   <int> <int> <int> <int>
# 1     1     3    10     8
# 2     2     2     3     9
# 3     3     4     9     1

型