Мы можем использовать unite
library(dplyr)
library(tidyr)
library(stringr)
df1 %>%
unite(species, species, strain)
Если NA
необходимо оставить как NA
, используйте str_c
df1 %>%
transmute(species = str_c(species, strain, sep="_")) %>%
fill(species)
Если это filter
из NAs
, затем filter
сначала
df1 %>%
filter(!is.na(strain)) %>%
transmute(species = str_c(species, strain, sep="_"))
данных
df1 <- data.frame(species, strain)