Как сдвинуть все значения во всех столбцах data.frame() на n столбцов

Наверное, ты можешь попробовать это

idx <- is.na(df$favorite_fruit)
df[idx, -(1:2)] <- df[idx, -c(1, length(df))]
df$age[idx] <- NA

что дает

> df
# A tibble: 3 × 5
  name  age   birthday    address    favorite_fruit
  <chr> <chr> <chr>       <chr>      <chr>
1 josh  26    1998-04-14  1 main st  banana
2 jason NA    2000-09-01  2 front st apple
3 nate  NA    1992-dec-25 3 oak st   blueberry

1) Отдельно обвязать ряды с НА в favorite_fruit и остальные ряды, а затем связать их вместе.

library(dplyr)

df1 <- df %>%
  filter(is.na(favorite_fruit)) %>%
  mutate(favorite_fruit = address, address = birthday, birthday = age, age = NA)
df2 <- df %>%
  filter(!is.na(favorite_fruit))

bind_rows(df1, df2)

предоставление

# A tibble: 3 × 5
  name  age   birthday    address    favorite_fruit
  <chr> <chr> <chr>       <chr>      <chr>         
1 jason <NA>  2000-09-01  2 front st apple         
2 nate  <NA>  1992-dec-25 3 oak st   blueberry     
3 josh  26    1998-04-14  1 main st  banana        

2) mutate_cond Функция mutate_cond — это трехстрочная функция, определенная по этой ссылке . Это похоже на mutate, за исключением того, что у него есть второй аргумент, так что mutate применяется только к тем строкам, для которых этот аргумент верен.

df %>%
  mutate_cond(is.na(favorite_fruit),      
    favorite_fruit = address, address = birthday, birthday = age, age = NA)

Вы можете использовать shift_row_values() из пакета hacksaw:

library(hacksaw)
library(dplyr)

bind_cols(select(df, name), 
          select(df, -name) |>
            shift_row_values(.dir = "right", at = is.na(df$favorite_fruit)))
#   name  age   birthday    address    favorite_fruit
#   <chr> <chr> <chr>       <chr>      <chr>         
# 1 josh  26    1998-04-14  1 main st  banana        
# 2 jason NA    2000-09-01  2 front st apple         
# 3 nate  NA    1992-dec-25 3 oak st   blueberry