如何用R语言将数据框的两个出勤ID列转换为多行条目？

现有一个记录事件的数据框，包含event、name1、name2三列，其中name1和name2为出勤ID列，数据构造代码如下：

event<-c(1:20)
name1<-c(101:120)
name2<-c(rep(NA,15),201:205)

df<-data.frame(event,name1,name2)

需求是将所有出勤ID合并到单个name列中，形成每行对应一个事件与出勤ID的结构，期望结果的数据构造代码如下：

event<-c(1:16,16,17,17,18,18,19,19,20,20)
name<-c(101:116,201,117,202,118,203,119,204,120,205)

desired_df<-data.frame(event,name)

解决方案 #

方法1：使用tidyr包的pivot_longer()（推荐） #

这是tidyverse生态中处理宽表转长表的常用工具，代码简洁直观：

# 首次使用需先安装包，已安装可跳过
# install.packages("tidyr")
library(tidyr)

result_df <- df %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("name"), # 选中所有以name开头的列
    names_to = "temp_col",      # 临时存储原列名的列（后续会丢弃）
    values_to = "name",         # 目标列名
    values_drop_na = TRUE       # 自动过滤掉NA值的行
  ) %>%
  select(event, name) # 仅保留需要的两列

方法2：基础R的reshape()函数 #

如果不想依赖第三方包，可以用基础R的原生函数实现：

result_df_base <- reshape(
  df,
  direction = "long",
  varying = list(c("name1", "name2")), # 指定要转换的列
  v.names = "name",                    # 目标列名
  idvar = "event",                     # 按event分组
  timevar = "temp_col"                 # 临时列名
) %>%
  na.omit() %>%         # 移除含NA的行
  select(event, name) %>%
  arrange(event)        # 按event排序，与期望结果顺序一致

两种方法最终得到的结果都与desired_df结构完全一致，可直接用于后续的数据集连接操作。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M3Lba