我有一个包含5列的数据帧df。Region.Label表示进行研究的区域，Sample.Label是我统计鸟类的区域内的特定区域，Sp是我在该特定区域发现的鸟类，Distance是鸟类和我之间的距离，Effort是我在区域内寻找鸟类的时间。当Distance为NA时，意味着对于该区域没有观察到该物种。作为数据帧的一个例子，我有：
df <- data.frame(Region.Label=c("A","A","A","A","A","A","A","A"),
Sample.Label=c(1,1,1,2,2,2,3,3),
Sp=c("ZZ","ZZ","BB","ZZ","BB","CC","ZZ","BB"),
Distance=c(2,7,NA,NA,NA,6,NA,NA),
Effort=c(99,99,99,87,87,87,72,72))
df$Region.Label <- as.factor(df$Region.Label)
df$Sample.Label <- as.numeric(df$Sample.Label)
df
Region.Label Sample.Label Sp Distance Effort
1 A 1 ZZ 2 99
2 A 1 ZZ 7 99
3 A 1 BB NA 99
4 A 2 ZZ NA 87
5 A 2 BB NA 87
6 A 2 CC 6 87
7 A 3 ZZ NA 72
8 A 3 BB NA 72
这里，我想删除列df$Distance中具有NA的所有行，因为这表明在该区域中没有观察到物种，但当具有NA的行与除列df$Sp之外的另一行重复时，我想为df$Distance删除具有NA的行。
我想获得这个：
Region.Label Sample.Label Sp Distance Effort
1 A 1 ZZ 2 99
2 A 1 ZZ 7 99
3 A 2 CC 6 87
4 A 3 ZZ NA 72
在本例中，我不删除df[7,]，因为Sample.Label与前面的行不同。我删除了df[8,]，因为除了df$Sp之外，df[7,]和df[8,]是相等的。
有人知道如何得到我想要的吗？
也许，按操作分组会有所帮助-按'Region.Label'、'Sample.Label]、'Effort'、filter分组，如果有任何非NA元素，则为'Distance'的非NA元素或获取第一行(row_number() == 1(
library(dplyr)
df %>%
group_by(Region.Label, Sample.Label, Effort) %>%
filter(if(all(is.na(Distance))) row_number() == 1 else !is.na(Distance)) %>%
ungroup
-输出
# A tibble: 4 × 5
Region.Label Sample.Label Sp Distance Effort
<fct> <dbl> <chr> <dbl> <dbl>
1 A 1 ZZ 2 99
2 A 1 ZZ 7 99
3 A 2 CC 6 87
4 A 3 ZZ NA 72