Используя R, если значения в переменной A или B равны «NA», чтобы вместо этого использовать значения в переменных C и D?

Вот еще один вариант вашего отредактированного вопроса с использованием dplyr::case_when для фильтрации возможностей:

library(dplyr)

data$Average <- case_when(!is.na(data$Visit1) & !is.na(data$Visit2) ~ 
                                        (data$Visit1 + data$Visit2) / 2,
                          !is.na(data$Visit3) & !is.na(data$Visit4) ~ 
                                        (data$Visit3 + data$Visit4) / 2,
                          TRUE ~ (data$Visit1 + data$Visit2) / 2)

Это похоже на ifelse, но может обрабатывать более двух случаев.

Хороший способ сделать несколько утверждений ifelse — это использовать case_when.

library(dplyr)

dat <- dat %>%
   mutate(
     average = case_when(
     !is.na(Visit1) & !is.na(Visit2) ~ (Visit1 + Visit2)/2,
     !is.na(Visit3) & !is.na(Visit4) ~ (Visit3 + Visit4)/2,
     !is.na(Visit5) & !is.na(Visit6) ~ (Visit5 + Visit6)/2,
     TRUE ~ NA
     )
   )

Преимущества этого подхода: а) использует tidyverse и применим ко многим случаям нескольких операторов ifelse, б) его легко понять, когда вы вернетесь к коду позже, в) используйте NA, если некоторые строки не удовлетворяют вашим условиям (т.е. , ИСТИНА ~ нет данных)

Дополнительная документация по case_when находится здесь: https://dplyr.tidyverse.org/reference/case_when.html

Вы можете использовать coalesce() из dplyr. coalesce() будет использовать первое непропущенное значение в каждой позиции. Я думаю, что это лучше читается, чем ifelse() или case_when().

data %>% 
  mutate(
    Average = coalesce(
      as.numeric((data$Visit1 + data$Visit2) / 2),
      as.numeric((data$Visit3 + data$Visit4) / 2),
      as.numeric((data$Visit5 + data$Visit6) / 2)
    )
  )