如何在R中整理dadmom数据集？使用pivot_longer遇错求助

可重现的原始数据 #

先构造你提供的原始数据集：

library(tidyverse)

original_data <- tibble(
  famid = c(1, 2, 3),
  named = c("Bill", "Art", "Paul"),
  incd = c(30000, 22000, 25000),
  namem = c("Bess", "Amy", "Pat"),
  incm = c(15000, 18000, 50000)
)

正确的pivot_longer用法 #

你需要的是宽表转长表，通过pivot_longer的正则匹配功能可以精准实现，代码如下：

tidied_data <- original_data %>%
  pivot_longer(
    cols = -famid,
    names_to = c(".value", "parent"),
    names_pattern = "(name|inc)(d|m)"
  )

参数说明 #

• cols = -famid：保留famid列，对剩余所有列执行转换
• names_to = c(".value", "parent")：.value是特殊占位符，用于将原列名中匹配到的name/inc作为新列名；parent存储提取出的d（父亲）/m（母亲）标识
• names_pattern = "(name|inc)(d|m)"：正则表达式分组，第一组匹配列名前缀（name或inc），第二组匹配后缀（d或m），与names_to的两个位置一一对应

转换结果 #

运行后得到的数据集与你期望的格式完全一致：

# A tibble: 6 × 4
  famid parent name    inc
  <dbl> <chr>  <chr> <dbl>
1     1 d      Bill  30000
2     1 m      Bess  15000
3     2 d      Art   22000
4     2 m      Amy   18000
5     3 d      Paul  25000
6     3 m      Pat   50000

常见报错原因 #

你之前使用pivot_longer报错，大概率是因为没有正确配置names_pattern和names_to的对应关系，或者未提前加载tidyverse/tidyr包。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nat Larsen