r中的数据重组

我有以下类型的数据：

Person <- c("A", "B", "C", "AB", "BC", "AC",  "D", "E")
Father <- c(NA,  NA,  NA,   "A", "B", "C",    NA, "D")
Mother <- c(NA,  NA,  NA, "B",   "C", "A", "C",    NA)
var1 <- c(  1,   2,   3,     4,   2,   1,     6, 9)
var2 <- c(1.4, 2.3, 4.3,  3.4, 4.2, 6.1,   2.6, 8.2)
myd <- data.frame (Person, Father, Mother, var1, var2)

 Person Father Mother var1 var2
1      A   <NA>   <NA>    1  1.4
2      B   <NA>   <NA>    2  2.3
3      C   <NA>   <NA>    3  4.3
4     AB      A      B    4  3.4
5     BC      B      C    2  4.2
6     AC      C      A    1  6.1
7      D   <NA>      C    6  2.6
8      E      D   <NA>    9  8.2

---

Person我会将您的问题表示为一个问题，然后设计一个图遍历算法来收集您正在寻找的所有三个问题

例如，这里有问题中三个问题的一个子集：

A    B    C
 \  / \  /
  vv   vv
  AB   BC 

您可以从顶点开始，而不需要任何边（AB和BC），然后使用它们的父对象创建一个三元组。然后去他们的父母那里，重复这个过程。您将需要一种方法来跟踪您已经访问过的顶点（人），以避免多次探索相同的顶点

R有几个使用图形的包。例如，您可以看看。
这大概就是您想要的

Person <- c("A", "B", "C", "AB", "BC", "AC",  "D", "E")
Father <- c(NA,  NA,  NA,   "A", "B", "C",    NA, "D")
Mother <- c(NA,  NA,  NA, "B",   "C", "A", "C",    NA)
var1 <- c(  1,   2,   3,     4,   2,   1,     6, 9)
var2 <- c(1.4, 2.3, 4.3,  3.4, 4.2, 6.1,   2.6, 8.2)
myd <- data.frame (Person, Father, Mother, var1, var2,stringsAsFactors=F)

如果您想要数据帧，可以使用
plyr
包

library(plyr)
ans<-adply(seq_along(myd$Person),1,parentage,myd)

库（plyr）
ans+1此解决方案的效率可能不如在人数较多时使用图形，因为它需要遍历传递给函数
父代关系
的每个人的所有人员。但这是一个比我提出的简单得多的解决方案，当处理的人数不是很高时，它将具有类似的效率。@Betabando，理论上听起来很有趣，但不知道如何实际实施……谢谢
A    B    C
 \  / \  /
  vv   vv
  AB   BC 

Person <- c("A", "B", "C", "AB", "BC", "AC",  "D", "E")
Father <- c(NA,  NA,  NA,   "A", "B", "C",    NA, "D")
Mother <- c(NA,  NA,  NA, "B",   "C", "A", "C",    NA)
var1 <- c(  1,   2,   3,     4,   2,   1,     6, 9)
var2 <- c(1.4, 2.3, 4.3,  3.4, 4.2, 6.1,   2.6, 8.2)
myd <- data.frame (Person, Father, Mother, var1, var2,stringsAsFactors=F)

parentage<-function(x,myd){
    y<-myd[x,]
    p1<-as.character(y['Father'])
    p2<-as.character(y['Mother'])
    out<-y
    if(!is.na(p1)){
        out<-rbind(out,myd[myd$Person==p1,])
    }
    if(!is.na(p2)){
        out<-rbind(out,myd[myd$Person==p2,])
    }
    out$Trio=x
    out
}

ans<-lapply(seq_along(myd$Person),parentage,myd)

 > ans
[[1]]
  Person Father Mother var1 var2 Trio
1      A   <NA>   <NA>    1  1.4    1

[[2]]
  Person Father Mother var1 var2 Trio
2      B   <NA>   <NA>    2  2.3    2

[[3]]
  Person Father Mother var1 var2 Trio
3      C   <NA>   <NA>    3  4.3    3

[[4]]
   Person Father Mother var1 var2 Trio
4      AB      A      B    4  3.4    4
2       A   <NA>   <NA>    1  1.4    4
21      B   <NA>   <NA>    2  2.3    4

[[5]]
  Person Father Mother var1 var2 Trio
5     BC      B      C    2  4.2    5
2      B   <NA>   <NA>    2  2.3    5
3      C   <NA>   <NA>    3  4.3    5

[[6]]
   Person Father Mother var1 var2 Trio
6      AC      C      A    1  6.1    6
3       C   <NA>   <NA>    3  4.3    6
31      A   <NA>   <NA>    1  1.4    6

[[7]]
  Person Father Mother var1 var2 Trio
7      D   <NA>      C    6  2.6    7
3      C   <NA>   <NA>    3  4.3    7

[[8]]
  Person Father Mother var1 var2 Trio
8      E      D   <NA>    9  8.2    8
7      D   <NA>      C    6  2.6    8

library(plyr)
ans<-adply(seq_along(myd$Person),1,parentage,myd)