如何基于Codes匹配Code1或Code2合并两个data.frame？

我有一个数据框df1：

另有数据框df2，需要将其与df1合并：

需求是：当df1$Codes等于df2$Code1或df2$Code2时，将df2对应行的Spp合并到df1中。

尝试过以下代码，但未实现预期效果：

df3 <- merge(x = df1, y = df2, all.x = TRUE)

该代码没有按代码匹配，只是把df2的所有数据复制到df1的每一行，需要正确匹配后添加Spp变量。

核心思路是先将df2转换为长格式，让每个代码（无论来自Code1还是Code2）都对应唯一的Spp，再与df1按代码匹配合并。

Base R 实现 #

# 将df2转为长格式，提取所有代码与对应Spp
df2_long <- reshape(df2, 
                    varying = c("Code1", "Code2"), 
                    v.names = "Code", 
                    direction = "long",
                    idvar = "Spp",
                    times = c("Code1", "Code2"))
df2_long <- df2_long[, c("Code", "Spp")]

# 按Codes与Code匹配合并
df3 <- merge(df1, df2_long, by.x = "Codes", by.y = "Code", all.x = TRUE)

tidyverse 实现（dplyr + tidyr） #

如果习惯使用tidyverse工具链，代码更直观：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 转换df2为长格式
df2_long <- df2 %>%
  pivot_longer(cols = c(Code1, Code2), 
               names_to = "Code_Type", 
               values_to = "Code") %>%
  select(Code, Spp)

# 左连接df1和转换后的df2
df3 <- df1 %>%
  left_join(df2_long, by = c("Codes" = "Code"))

最终结果 #

两种方法得到的df3如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eduardo Segura