如何基于行内不同列匹配合并R中的两个Data.Frame

我有如下两个R数据框：

Df1:

Df1 <- data.frame(
  ID = c(101, 102, 103, 104, 105),
  ID_T1 = c(NA, 11111, 22222, NA, 44444),
  ID_T2 = c(NA, 11111, 22222, NA, 44445),
  ID_T3 = c(NA, 11111, NA, NA, NA),
  ID_T4 = c(NA, 11111, NA, NA, NA)
)

注：包含NA值，且部分行的ID值存在差异。

Df2（或可视为向量）：

Df2 <- data.frame(ID_T5 = c(44445, 11111, 22222, 99945))

注：包含新分配的ID值。

我需要得到如下输出结果：

ID ID_T1 ID_T2 ID_T3 ID_T4 ID_T5
1  101    NA    NA    NA    NA    NA
2  102 11111 11111 11111 11111 11111
3  103 22222 22222    NA    NA 22222
4  104    NA    NA    NA    NA    NA
5  105 44444 44445    NA    NA 44445
6   NA    NA    NA    NA    NA 99945

需求说明：检查Df1的ID_T1至ID_T4列，若Df2中的ID已存在则添加为ID_T5列值；若ID未在Df1中出现，则新增对应行。

我尝试用dplyr的filter和mutate函数但没成功，求帮助。

结合dplyr和tidyr工具可以实现需求，具体步骤如下：

1. 给Df1添加初始的ID_T5列，默认值为NA
2. 匹配Df1每行中存在的非NA的ID_T1-ID_T4值，将Df2中对应的ID填充到该行的ID_T5
3. 筛选出Df2中未出现在Df1任何ID_T1-ID_T4列的ID，新增对应行到结果中

完整代码：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 初始化结果数据框，添加ID_T5列
result <- Df1 %>% mutate(ID_T5 = NA_integer_)

# 匹配已存在的ID，填充ID_T5
matched_ids <- result %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("ID_T"), names_to = "type", values_to = "value") %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  inner_join(Df2, by = c("value" = "ID_T5")) %>%
  distinct(ID, value) %>%
  rename(ID_T5 = value)

result <- result %>%
  left_join(matched_ids, by = "ID") %>%
  mutate(ID_T5 = coalesce(ID_T5.y, ID_T5.x)) %>%
  select(-ID_T5.x, -ID_T5.y)

# 处理未匹配的ID，新增行
unmatched_ids <- Df2 %>%
  filter(!ID_T5 %in% unlist(Df1[, starts_with("ID_T")], use.names = FALSE)) %>%
  mutate(ID = NA, ID_T1 = NA, ID_T2 = NA, ID_T3 = NA, ID_T4 = NA) %>%
  select(ID, ID_T1, ID_T2, ID_T3, ID_T4, ID_T5)

# 合并最终结果
result <- bind_rows(result, unmatched_ids)

# 输出结果
print(result)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kuli