求助，如果按照规则从数据框中提取数据

拿前六条具体来说：

求问r怎么写

补充一下，上面漏的，如果取值是重复的，也不取。

数据的很多规则还是没说清楚：1.相同字段右边是否总是有相同个连续的NA？比如3-6行，人工赔付，这个字段右侧均非NA。2.相同的字段是否总是连续出现？ 3.原数据中有多少唯一字段即为整理后的数据框a列长度？，b列为连续NA数，c为字段重复数？
这些不说清楚，没法给你写code。

我想按照命名规则，对hmtl表格的表头横向和纵向合并单元格。设想如下：
names(data) <- c("日期","预估亏损总金额","人工赔付_赔付记录数","人工赔付_预赔付金额","人工赔付_已赔付金额",
"人工赔付_预估实际赔付","特权码_发放码数","特权码_预估使用金额","追加支付_订单数","追加支付_预估_追加支付总金额",
"追加支付_预估_担保金额","追加支付_预估_亏损金额")
通过名字中加入“_”区分表头的行数，名字中含有最多“_"的就是表头的最大行数。向下合并的规则就是名字按照”_“分割后（下面代码的xx），右边一列是NA的NA个数加1.名称中"_"前面相同的名称，例如”人工赔付“重复出现的次数就是需要横向合并的数量。
if (length(grep('_',names(data)))>0 ) {
e2[1:col]<- ""
for (i in 1:length(names(data)) ){e2[i]<- sum(attr(gregexpr("_", names(data))[[i]],"match.length"))}
e2[e2==-1]<- 0
max_tableheadcol <- as.numeric(max(e2)) +1 #最大表头行数
zz<- strsplit(as.character(e[,1]),"_", fixed = TRUE)
xx<- matrix(rep(NA,col*max_tableheadcol),nrow=col,ncol=max_tableheadcol)
kk<- NULL
kk <- as.data.frame(kk)
for (i in 1:col) {
for (k in 1:max_tableheadcol) {
xx[i,k]<-zz[[i]][k]
kk[(k-1)*col+i,1]<-zz[[i]][k]
kk[(k-1)*col+i,2]<-k
if(k<= e2[i]) {kk[(k-1)*col+i,3]<-1 }else {
kk[(k-1)*col+i,3]<- max_tableheadcol-k+1 }
}
}
yy<- as.data.frame(unique(na.omit(kk)));names(yy)<- c("a","b","c")
xy<- as.data.frame(table(kk[,1]));names(xy)<- c("a","d")
xx<- as.data.frame(xx)
y <- merge(yy,xy,by="a",sort=F)
}
上面的代码已经实现了我需要的数据 ，你有没有更好的方法

如图

这个是就是我想自动生成的

f = function(data){
dat = t(data)
##a列
a = unique(dat[T])
##b列
bb = apply(dat, 2, function(x) c(b_count(x)))
uni = seq(3*ncol(dat))[!duplicated(dat, MARGIN = c(1, 2))]
b=bb[uni]
##c列
c = table(dat)[a]-1
dimnames(c)=c()
##整理结果，剔除NA项
data.frame(a,b,c)[!is.na(a),]
}
##定义b列计算函数b_count
b_count = function(set){
a1 = is.na(set[2])+is.na(set[2])*is.na(set[3])
a2 = is.na(set[3])
a3 = 0
c(a1,a2,a3)
}
##结果
f(data)

#求每行的“_”数
for (i in 1:length(names(data2)) ){e2[i]<- sum(attr(gregexpr("_", names(data2))[[i]],"match.length"))}
e2[e2==-1]<- 0
#按照“_”分裂
zz<- strsplit(as.character(names(data)),"_", fixed = TRUE)

得到zz 如下：
> zz
[[1]]
[1] "日期"
[[2]]
[1] "实际赔付总金额"
[[3]]
[1] "人工赔付" "工单数"
[[4]]
[1] "人工赔付" "赔付金额"
[[5]]
[1] "人工赔付" "赔付占比"
[[6]]
[1] "特权码" "订单数"
[[7]]
[1] "特权码" "赔付金额"
[[8]]
[1] "特权码" "赔付占比"
[[9]]
[1] "追加支付" "订单数"
[[10]]
[1] "追加支付" "赔付金额"
[[11]]
[1] "追加支付" "赔付占比"