Извлечение последних доступных данных за год

Ты можешь попробовать:

library(dplyr)
library(tidyr)    

dfx %>%
  pivot_longer(-c(ID, Year),
               values_transform = list(value = as.character)) %>% 
  na.omit() %>% 
  group_by(ID, name) %>% 
  filter(Year == max(Year)) %>% 
  dplyr::select(-Year) %>% 
  pivot_wider(values_from = value, names_from = name) 

# # A tibble: 1 x 3
# ID x     y    
# <dbl> <chr> <chr>
#   1     1 3     c  

Возможно, вы захотите уточнить несколько моментов в своем вопросе, чтобы получить соответствующий ответ.

• Разделите логику вопроса на Репрекс. Вопрос немного неясно, как вы хотите получить результат без выбрав их вручную.

• Покажите / объясните, как вы пытались решить проблему, чтобы люди не тратят впустую свое время и не думают, что вы не пробовали. От что у вас там есть, я попробую посмотреть, поможет ли вам что-нибудь.

df <- data.frame(ID=c(1,1,1,1),
           Year =c(2017, 2018, 2019, 2020),
           x=c(1, NA, 3, NA),
           y=c(NA, NA, NA, "c")
)
# Remove year like in example?
df <- df %>% 
    select(., -Year) %>%
    filter(, !is.na(y))

# Get values you want?
> df.x <- df %>% 
    select(x) %>%
    na.omit() %>%
    as.double()
# Put together
df[2] <- df.x

1) Предполагая, что строки отсортированы по году в пределах идентификатора, что имеет место в примере вопроса - если не отсортированы, то сначала отсортируйте их, используя arrange(ID, Year) - удалите Year, сгруппируйте по ID, заполните каждый оставшийся столбец и возьмите последнюю строку группа.

library(dplyr, exclude = c("lag", "filter"))
library(tidyr)

DF %>%
  select(-Year) %>%
  group_by(ID) %>%
  fill %>%
  slice_tail %>%
  ungroup

давая:

# A tibble: 1 x 3
     ID     x y    
  <dbl> <dbl> <chr>
1     1     3 c    

2)na.locf0 из зоопарка тоже сработает и даст тот же результат.

library(dplyr, exclude = c("lag", "filter"))
library(zoo)

DF %>%
  select(-Year) %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(across(.fns = na.locf0)) %>%
  slice_tail %>%
  ungroup