在各行中应用na.locf：

library(zoo)
data.frame(t(apply(df, 1, na.locf, na.rm = FALSE))))
##    C1 C2 C3 C4
## 1   A  A  A  C
## 2   B  J  J  D
## 3   A  K  K  C
## 4   B  J  J  D
## 5   A  K  K  C
## 6   B  J  J  D
## ...

也可以写成：

df |>
  apply(1, na.locf, na.rm = FALSE) |>
  t() |>
  data.frame()

更新

已经采纳了TarJae的建议。

使用dplyr和tidyr进行旋转的方法：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  mutate(rn = row_number()) %>%
  pivot_longer(-rn) %>%
  fill(value, .direction = "down") %>%
  pivot_wider(names_from = name, values_from = value) %>%
  select(-rn)

#   C1    C2    C3    C4   
#   <chr> <chr> <chr> <chr>
# 1 A     A     A     C    
# 2 B     J     J     D    
# 3 A     K     K     C    
# 4 B     J     J     D    
# 5 A     K     K     C

首先将t转换为宽格式，然后执行fill，最后转换回长格式。在此过程沿着重命名行和列。

library(dplyr)
library(tidyr)

data.frame(t(df)) %>% 
  fill(1:nrow(df)) %>% 
  t() %>% 
  data.frame(row.names = 1:nrow(df)) %>% 
  rename_with(\(x) colnames(df))
   C1 C2 C3 C4
1   A  A  A  C
2   B  J  J  D
3   A  K  K  C
4   B  J  J  D
...