R：如果为NA，则根据条件，使用列名模式将缺少的值替换为另一列中的值

假设您只有这些列，下面这样的内容应该就足够了:

df3$eePD1 <- ifelse(is.na(df3$eePD1) & df3$Class == "CORP", df3$wePD1, df3$eePD1)
df3$eePD2 <- ifelse(is.na(df3$eePD2) & df3$Class == "CORP", df3$wePD2, df3$eePD2)
df3$eePD3 <- ifelse(is.na(df3$eePD3) & df3$Class == "CORP", df3$wePD3, df3$eePD3)

之前:

  Scenario Rating  Class wePD1 wePD2 wePD3 eePD1 eePD2 eePD3
1    Basic     1C   CORP  0.51  0.74  0.43    NA    NA    NA
2    Basic     2A   CORP  0.41  0.01  0.23  0.37  0.06  0.81
3    Basic     2B   CORP  0.58  0.28  0.04  0.96  0.29  0.85
4    Basic     2C   CORP  0.28  0.92  0.62  0.22  0.22  0.78
5    Basic     3A RETAIL  0.68  0.48  0.71    NA    NA    NA

之后:

  Scenario Rating  Class wePD1 wePD2 wePD3 eePD1 eePD2 eePD3
1    Basic     1C   CORP  0.51  0.74  0.43  0.51  0.74  0.43
2    Basic     2A   CORP  0.41  0.01  0.23  0.37  0.06  0.81
3    Basic     2B   CORP  0.58  0.28  0.04  0.96  0.29  0.85
4    Basic     2C   CORP  0.28  0.92  0.62  0.22  0.22  0.78
5    Basic     3A RETAIL  0.68  0.48  0.71    NA    NA    NA

如果您有更多遵循此模式的专栏，那么您可能希望对其进行泛化.但对于只有三篇专栏文章，我只会采用这种方法.

更一般的解决方案:

for (target in grep("ee", colnames(df3), value=TRUE)) {
  source <- sub("^ee", "we", target)
  df3[[target]] <- ifelse(
    is.na(df3[[target]]) & df3$Class == "CORP",
    df3[[source]],
    df3[[target]]
  )
}