如何将每个id对应的两行数据合并为一行并新增两列？

我当前的数据中每个id对应恰好两行，希望将其合并为指定格式的单行。尝试过使用pivot_wider()，但生成的列数过多，仅需新增name1/value1、name2/value2两组列，请问该如何实现？

当前数据结构 #

tibble::tribble(
  ~id,   ~n,             ~prop, ~name, ~value,
  "1", 135L, 0.918367346938776,  "q1",    "Y",
  "1", 135L, 0.918367346938776,  "q2",    "Y",
  "3", 225L, 0.945378151260504,  "q1",    "Y",
  "3", 225L, 0.945378151260504,  "q3",    "Y",
  "5", 446L, 0.944915254237288,  "q1",    "Y",
  "5", 446L, 0.944915254237288,  "q4",    "Y"
)
#> # A tibble: 6 x 5
#>   id        n  prop name  value
#>   <chr> <int> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 1       135 0.918 q1    Y    
#> 2 1       135 0.918 q2    Y    
#> 3 3       225 0.945 q1    Y    
#> 4 3       225 0.945 q3    Y    
#> 5 5       446 0.945 q1    Y    
#> 6 5       446 0.945 q4    Y

期望数据结构 #

tibble::tribble(
  ~id,   ~n,             ~prop, ~name1, ~value1, ~name2, ~value2,
  "1", 135L, 0.918367346938776,  "q1",    "Y",   "q2",    "Y",
  "3", 225L, 0.945378151260504,  "q1",    "Y",   "q3",    "Y",
  "5", 446L, 0.944915254237288,  "q1",    "Y",   "q4",    "Y"
)
#> # A tibble: 3 x 7
#>   id        n  prop name1 value1 name2 value2
#>   <chr> <int> <dbl> <chr> <chr>  <chr> <chr> 
#> 1 1       135 0.918 q1    Y      q2    Y     
#> 2 3       225 0.945 q1    Y      q3    Y     
#> 3 5       446 0.945 q1    Y      q4    Y

核心思路是先给每个id内的两行添加序号标识，再通过pivot_wider()按序号展开列，避免生成过多无关列：

library(tidyverse)

# 加载原始数据
df <- tibble::tribble(
  ~id,   ~n,             ~prop, ~name, ~value,
  "1", 135L, 0.918367346938776,  "q1",    "Y",
  "1", 135L, 0.918367346938776,  "q2",    "Y",
  "3", 225L, 0.945378151260504,  "q1",    "Y",
  "3", 225L, 0.945378151260504,  "q3",    "Y",
  "5", 446L, 0.944915254237288,  "q1",    "Y",
  "5", 446L, 0.944915254237288,  "q4",    "Y"
)

# 数据处理
df_processed <- df %>%
  # 按id分组，给每组内的行添加序号（1、2）
  group_by(id) %>%
  mutate(row_num = row_number()) %>%
  ungroup() %>%
  # 按序号展开name和value列，指定列名格式
  pivot_wider(
    id_cols = c(id, n, prop),
    names_from = row_num,
    values_from = c(name, value),
    names_glue = "{.name}{row_num}"
  )

print(df_processed)

运行后即可得到期望的单行结构，row_num的作用是让pivot_wider()仅按行的顺序生成两组列，而非按name的不同取值生成大量列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者joshbrows