Объединить строки фрейма данных в R на основе нескольких столбцов

у меня есть фрейм данных в R, который имеет одного человека в строке. Иногда люди появляются на двух строках, и я хотел бы объединить эти строки на основе дублированного идентификатора.

проблема в том, что каждый человек имеет несколько идентификаторов, и когда идентификатор появляется дважды, он не обязательно появляется в том же столбце.

вот пример фрейма данных:

dat <- data.frame(a = c('cat', 'canine', 'feline', 'dog'),
                  b = c('feline', 'puppy', 'meower', 'wolf'),
                  c = c('kitten', 'barker', 'kitty', 'canine'),
                  d = c('shorthair', 'collie', '', ''),
                  e = c(1, 5, 3, 8))

> dat
       a      b      c         d e
1    cat feline kitten shorthair 1
2 canine  puppy barker    collie 5
3 feline meower  kitty           3
4    dog   wolf canine           8

поэтому строки 1 и 3 должны быть объединены, потому что ID b в строке 1 равно ID a в строке 3. Аналогично, код a из строки 2 равно ID c строки 4, поэтому эти строки также должны быть объединены.

в идеале выход должен выглядеть так.

     a.1    b.1    c.1       d.1 e.1    a.2    b.3    c.2 d.2 e.2
1    cat feline kitten shorthair   1 feline meower  kitty       3
2 canine  puppy barker    collie   5    dog   wolf canine       8

(обратите внимание, что строки не были объединены на основе общих идентификаторов, которые являются пустыми строками.)

мои мысли о том, как это можно сделать, приведены ниже, но я уверен, что я шел по неправильному пути, поэтому они, вероятно, не помогут в решении проблема.

Я думал, что могу назначить идентификатор строки для каждой строки, а затем расплавить данные. После этого я мог пройти ряд за рядом. Когда я нашел строку, где один из идентификаторов соответствуют предыдущей строке (например, когда одна из строк 3 ИД совпадает с одной из строк 1 ИД), я бы изменить каждый экземпляр текущей строки, строки ID в предыдущей строке ID (т. е. все строки идентификаторов 3 заменяется на 1).

вот код, который я использование:

dat$row.id <- 1:nrow(dat)
library(reshape2)
dat.melt <- melt(dat, id.vars = c('e', 'row.id'))
for (i in 2:nrow(dat.melt)) {
  # This next step is just to ignore the empty values
  if (grepl('^[[:space:]]*$', dat.melt$value[i])) {
    next
  }
  earlier.instance <- dat.melt$row.id[which(dat.melt$value[1:(i-1)] == dat.melt$value[i])]
  if (length(earlier.instance) > 0) {
    earlier.row.id <- earlier.instance[1]
    dat.melt$row.id[dat.melt$row.id == dat.melt$row.id[i]] <- earlier.row.id
  }
}

есть две проблемы с этим подходом.

1. это может быть, что ID в строку 3 матчах подряд 1, и другой ID в строку 5 матчей подряд, 3. В этом случае идентификаторы строк для строк 3 и 5 следует изменить на 1. Это означает, что важно последовательно проходить строки, что привело меня к использованию цикла for, а не функции apply. Я знаю, что это не очень R-like, и с большим фреймом данных я работаю с ним очень медленный.
2. этот код производит вывод ниже. Теперь есть несколько строк с одинаковыми row.id и variable, поэтому я не знаю, как бросить его, чтобы получить вид вывода, который я показал выше. Используя dcast здесь будет вынуждена использовать функцию агрегации.

выход:

   e row.id variable     value
1  1      3        a       cat
2  5      2        a    canine
3  3      3        a    feline
4  8      2        a       dog
5  1      3        b    feline
6  5      2        b     puppy
7  3      3        b    meower
8  8      2        b      wolf
9  1      3        c    kitten
10 5      2        c    barker
11 3      3        c     kitty
12 8      2        c    canine
13 1      3        d shorthair
14 5      2        d    collie
15 3      3        d          
16 8      2        d