Можно выбрать fill
выбранный столбец, чтобы изменить NA
с предыдущим элементом, не являющимся NA, сгруппированным по этим столбцам, свернуть «Account», объединяя элементы в одну строку, затем summarise
остальные столбцы «Количество», чтобы получить первый элемент, отличный от NA
library(tidyverse)
df1 %>%
fill(ID, Date, Period) %>%
group_by(ID, Date, Period) %>%
group_by(Account = str_c(Account, collapse = ' / '), add = TRUE) %>%
summarise_all(list(~ .[which(!is.na(.))[1]]))
# A tibble: 5 x 6
# Groups: ID, Date, Period [5]
# ID Date Period Account Amount1 Amount2
# <int> <int> <chr> <chr> <dbl> <dbl>
#1 19991099 37122 /O5 P / PDA / ASK 4265 / AT045BT 402. NA
#2 45461599 37155 /O6 B / INR / REVERSE / UNDO / S0 NA 623440.
#3 66112599 37135 /26 S / ADR / 65101599 / S0 NA 1246880.
#4 69876599 37134 /O3 N / ABC 402. NA
#5 76311099 43494 /1 P / ABC / 123456 / C100ST NA 3116362
data
df1 <- structure(list(ID = c(76311099L, NA, 66112599L, NA, 45461599L,
NA, 69876599L, 19991099L, NA), Date = c(43494L, NA, 37135L, NA,
37155L, NA, 37134L, 37122L, NA), Period = c("/1", NA, "/26",
NA, "/O6", NA, "/O3", "/O5", NA), Account = c("P / ABC / 123456",
"C100ST", "S / ADR", "65101599 / S0", "B / INR / REVERSE", "UNDO / S0",
"N / ABC", "P / PDA / ASK 4265", "AT045BT"), Amount1 = c(NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 401.63, 401.65, NA), Amount2 = c(3116362,
NA, 1246880.39, NA, 623440.19, NA, NA, NA, NA)),
class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"))