如何使用pivot_longer将宽格式DataFrame转为含x、y列的长格式？

首先先构造你的示例DataFrame：

df <- data.frame(
  col = c("red", "blue"),
  x1 = c(23, 12),
  y1 = c(0.5, 8),
  x2 = c(25, 45),
  y2 = c(0.7, 0.1),
  x3 = c(30, 31),
  y3 = c(0.8, 0.5)
)

你需要把x1/y1、x2/y2、x3/y3这类成对列转成x和y的长格式，这里有两种简单的实现方式：

方法1：使用正则匹配列名模式 #

利用names_pattern捕获列名里的前缀（x/y）和数字后缀，通过.value指定用前缀作为新列的列名：

library(tidyr)

df1 <- df %>%
  pivot_longer(
    cols = !col,  # 选中除col外的所有列
    names_to = c(".value", "group"),  # .value表示用捕获的第一部分作为新列名，group是临时分组列
    names_pattern = "([xy])(\\d)"     # 正则匹配：第一个分组是x或y，第二个是数字
  ) %>%
  select(-group)  # 移除不需要的临时分组列

方法2：按字符位置分割列名 #

因为x/y都是单个字符，直接在第1个字符后分割列名，更简洁：

df1 <- df %>%
  pivot_longer(
    cols = !col,
    names_to = c(".value", "group"),
    names_sep = 1  # 在第1个字符后分割列名
  ) %>%
  select(-group)

两种方法最终都会得到你需要的结果：

col     x     y
1  red    23   0.5
2  red    25   0.7
3  red    30   0.8
4 blue    12   8.0
5 blue    45   0.1
6 blue    31   0.5

你之前代码的问题 #

你用names_sep = "(.)(.)"是错误的，这个语法会尝试按两个任意字符分割列名，但你的列名是x1、y1这类长度为2的字符串，分割后会得到空值和完整列名，完全不符合需求。正确的思路是把列名拆分成「类型（x/y）」和「组号」两部分，用.value让类型部分成为新的列名，组号作为临时分组依据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user22178063