如何用tidyr包的pivot_longer()函数在R中重塑指定数据框？

原始数据 #

你有一个1行12列的数据框：

df <- data.frame(q_q10=0,q_q20=0, q_q30=0,q_q40=400,
                 q_q10_low=0,q_q20_low=0,q_q30_low=0,q_q40_low=350,
                 q_q10_up=24,q_q20_up=24,q_q30_up=24,q_q40_up=500)

目标数据 #

希望将其转换为4行3列的结构，包含quantile、low、up三个变量：

data.frame(quantile=c(0,0,0,400), low=c(0,0,0,350), up=c(24,24,24,500))

解决方案 #

可以通过tidyr::pivot_longer()结合正则表达式匹配列名来实现，代码如下：

library(tidyr)

df2 <- df %>%
  pivot_longer(
    cols = everything(),
    names_to = c("group", ".value"),
    names_pattern = "q_q(\\d+)(?:_(low|up))?"
  ) %>%
  rename(quantile = `NA`) %>%
  select(quantile, low, up)

代码解释 #

• cols = everything()：选中所有需要重塑的列。
• names_to = c("group", ".value")：将列名拆分为两部分，group用来存储q10/q20/q30/q40的数字标识，.value对应最终要生成的列名（quantile、low、up）。
• names_pattern：用正则匹配列名结构：
  • q_q(\\d+)：匹配q_q后的数字部分，捕获为group；
  • (?:_(low|up))?：可选匹配_low或_up后缀，捕获的内容作为.value的取值；不带后缀的列会对应.value为NA，后续通过rename()转为quantile。
• select()用来调整列顺序，得到目标数据结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chloe_pa