清晰的方法，使用不同列中的ID匹配观测值

Question

IAM使用Mark-recapture数据，每个人都有一个PIT标签（

Tag

）和第一个观察（

ID

）给出的遗传样本ID，通常用作个体的ID（

Unified.ID 

）。但是，有时动物会丢失坑标签，我们必须重新序列，但是如果我们知道它的旧标签号，我们将其记录为

Alt_tag

.

。

此示例数据是来自同一个人的四个观察结果，因此我试图通过将第4行中的第4行与第1：3行中的

Unified.ID

相匹配，以使它们都具有相同的观察。 4行最终在

Alt_tag

列中以“ Cal163037”。

Tag

我认为我有点与下面的代码有些紧密，但是我觉得有一种更优雅的方法可以做到这一点，最好是使用某种Dplyr突变，因此更容易检查它正在做我想要的事情要（我无法在突变（）内部使用此IF_ELSE函数）。我的完整数据集很大，所以我想确信它在整个过程中正常工作。关于如何清理此问题的任何想法？

Unified.ID

您可以尝试一下吗？

sample.dat<-tibble(ID=c("CAL163037",NA,NA,NA),
           Tag = c("132800","132800","132800","981930"),
           Date = c("2016-08-23","2017-06-09","2017-06-22","2017-08-23"),
           Alt_tag = c(NA,NA,NA,"132800"),
           Unified.ID = c("CAL163037","CAL163037","CAL163037","981930"))

# A tibble: 4 × 5
  ID        Tag    Date       Alt_tag Unified.ID
  <chr>     <chr>  <chr>      <chr>   <chr>     
1 CAL163037 132800 2016-08-23 NA      CAL163037 
2 NA        132800 2017-06-09 NA      CAL163037 
3 NA        132800 2017-06-22 NA      CAL163037 
4 NA        981930 2017-08-23 132800  981930  

Answer 1

给予

> if_else(is.na(sample.dat$Alt_tag)==FALSE,(sample.dat[
which(sample.dat$Tag%in%sample.dat$Alt_tag),"Unified.ID"]%>%distinct()),NA)

# A tibble: 4 × 1
# Groups:   Unified.ID [1]
  Unified.ID
  <fct>     
1 CAL163037 
2 CAL163037 
3 CAL163037 
4 CAL163037