在Base R中，您可以在粘贴所有内容后使用read.dcf：

a <- do.call(paste, c(sep="\n", collapse = "\n\n", df))
read.dcf(textConnection(a), all = TRUE)

  name cat
1    B   X
2    c   Y
3    d   Z
4    a   K
5    k   L
6    A   K

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setNames(data.frame(sub(".*:","", as.matrix(df))),gsub("(\\w+):.*|.", "\\1", df))
  name  cat
1 null null
2    c    Y
3    d    Z
4    a    K
5    k    L
6    A    K

您可以使用第一行来获取列名，删除冒号之后的所有内容。
要清除列值，请删除冒号之前的所有内容。

names(df) <- sub(':.*', '', unlist(df[1,]))
df[] <- lapply(df, function(x) sub('.*:', '', x))
df

#  name cat
#1    B   X
#2    c   Y
#3    d   Z
#4    a   K
#5    k   L
#6    A   K

第二步也可以使用dplyr-

library(dplyr)
df <- df %>% mutate(across(everything(), ~sub('.*:', '', .)))

您不必总是尝试将所有内容压缩到一个步骤中，使用更传统的工具，两个不同的步骤也可以很好地工作：

get_col_names <- function(col){
  col_split <- stringr::str_split(string = col[1],pattern = ":")
  col_split[[1]][1]
}

new_cn <- sapply(df,get_col_names)
> df %>%
+   mutate(
+     across(.cols = everything(),
+            .fns = ~gsub("^.*:","",.x))
+     ) %>%
+   set_names(nm = new_cn)
  name cat
1    B   X
2    c   Y
3    d   Z
4    a   K
5    k   L
6    A   K

下面是一个tidyverse解决方案：第二部分也由@Ronak Shah提供：

library(dplyr)
library(tidyr)

my_names <- df %>% 
  filter(if_any(everything(), ~.!="null")) %>% 
  pivot_longer(everything()) %>% 
  separate(value, into = c("a", "b")) %>% 
  pull(a) %>% 

df %>% 
  rename_with(~unique(my_names)) %>% 
  mutate(across(everything(), ~sub('.*:', '', .)))

name  cat
1 null null
2    c    Y
3    d    Z
4    a    K
5    k    L
6    A    K