Я написал функцию coalesce () для этого типа задач, которая работает так же, как функция SQL coalesce. Вы бы использовали это как

dd<-read.table(text="a      b
dog    NA
mouse  NA
NA   cat
bird   NA", header=T)

dd$c <- with(dd, coalesce(a,b))
dd
#       a    b     c
# 1   dog <NA>   dog
# 2 mouse <NA> mouse
# 3  <NA>  cat   cat
# 4  bird <NA>  bird

Вот моя попытка (изменено @MrFlick)

df$c <- apply(df, 1, function(x) na.omit(x)[1])
df
#       a    b     c
# 1   dog <NA>   dog
# 2 mouse <NA> mouse
# 3  <NA>  cat   cat
# 4  bird <NA>  bird

Вы можете использовать простое apply:

df$c <- apply(df,1,function(x)  x[!is.na(x)]  ) 

> df
      a    b     c
1   dog <NA>   dog
2 mouse <NA> mouse
3  <NA>  cat   cat
4  bird <NA>  bird

Другой вариант заключается в использовании whichсarr.ind=TRUE

indx <- which(!is.na(df), arr.ind=TRUE)
df$c <-  df[indx][order(indx[,1])]
df
#    a    b     c
#1   dog <NA>   dog
#2 mouse <NA> mouse
#3  <NA>  cat   cat
#4  bird <NA>  bird

Или же

df$c <- df[cbind(1:nrow(df),max.col(!is.na(df)))]

dpyr имеет именно то, что вы ищете, функция coalesce()

library(dplyr)

a<-c("dog","mouse",NA,"bird")
b<-c(NA,NA,"cat",NA)

coalesce(a,b)

[1] "dog"   "mouse" "cat"   "bird"