如何将两个不同的ID协调为一个，然后应用于具有两个ID的df，但在R中仅对主题计数一次？

我对同一个受试者患者有两个不同的ID。 在另一个ID向量中，两个ID都在其中，表示同一个患者。如何只计算一个ID1患者，而不是两个ID不同的患者

ID1 ID2 
 11 12
 13 14
 15 16

载体

11,12,13,13,14,16

我只想按ID1计算唯一的患者，这样我就可以

x=11,13,15

谢谢大家!

为每个患者创建一个唯一的ID号，以长格式获取数据，使两个ID位于同一列中，将其与向量连接，选择向量值以获得不同的ID值

资料

---

我想你可能需要这个

df %>% filter((ID1 %in% vector) | (ID2 %in% vector)) %>%
   select(ID1)

  ID1
1  11
2  13
3  15

用更好的样品检查一下

df <- structure(list(ID1 = c(11L, 13L, 15L, 17L, 19L, 21L), ID2 = c(12L, 
14L, 16L, 18L, 20L, 22L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L)

> df
  ID1 ID2
1  11  12
2  13  14
3  15  16
4  17  18
5  19  20
6  21  22


vector <- c(11, 12, 13, 13, 14, 16, 18, 18)

> df %>% filter((ID1 %in% vector) | (ID2 %in% vector)) %>% select(ID1)
  
   ID1
1  11
2  13
3  15
4  17

通过选择带有apply to subset ID1的行，您可以使用带有%in%的任意行

或者使用行和

数据：

---

输出不是应该是11，13，16吗？不，按ID1计算，那么为什么需要向量呢？那就是df$ID1？如果这不是你想要的，也许可以提供一个更好的例子。我认为OP只需要ID1的结果。请在我的答案末尾看到您的代码中有细微的修改。

df %>% filter((ID1 %in% vector) | (ID2 %in% vector)) %>%
   select(ID1)

  ID1
1  11
2  13
3  15

df <- structure(list(ID1 = c(11L, 13L, 15L, 17L, 19L, 21L), ID2 = c(12L, 
14L, 16L, 18L, 20L, 22L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L)

> df
  ID1 ID2
1  11  12
2  13  14
3  15  16
4  17  18
5  19  20
6  21  22


vector <- c(11, 12, 13, 13, 14, 16, 18, 18)

> df %>% filter((ID1 %in% vector) | (ID2 %in% vector)) %>% select(ID1)
  
   ID1
1  11
2  13
3  15
4  17

df %>%
  mutate(ID = row_number()) %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = c(ID1, ID2)) %>%
  inner_join(tibble::enframe(vector), by = 'value') %>%
  distinct(ID, .keep_all = T) %>%
  select(ID, value) %>%
  inner_join(df %>% mutate(ID = row_number()), by = 'ID') %>%
  select(ID1)

ID$ID1[apply(ID, 1, function(z) any(v %in% z))]
#[1] 11 13 15

ID$ID1[rowSums(sapply(ID, "%in%", v)) > 0]
#[1] 11 13 15

ID <- read.table(header=TRUE, text="ID1 ID2 
 11 12
 13 14
 15 16")
v <- c(11,12,13,13,14,16)