如何无需生成两个数据框再合并，实现两次同时Pivoting longer？

可以通过一次pivot_longer结合正则表达式匹配列名实现配对转换，无需拆分后合并数据框，直接得到列顺序符合要求的结果：

library(tidyverse)

dat_long_test <- dat %>%
  pivot_longer(
    # 指定所有需要转换的结果和协变量列
    cols = c(glucose_mmol, trig_mmol, col_total_mmol, glucose_mmol_cov, trig_mmol_cov, col_total_mmol_cov),
    # 拆分列名为两部分：指标名称 + 数值类型（结果/协变量）
    names_to = c("outcomes_names", ".value"),
    # 正则表达式捕获：第一组是指标核心名称，第二组标记是否为协变量
    names_pattern = "^(.*)_mmol(_cov)?$",
    # 可选：自动丢弃全NA的行，按需调整
    values_drop_na = TRUE
  ) %>%
  # 重命名列到目标名称
  rename(
    outcomes_values = ``,
    covariate_values = `_cov`
  ) %>%
  # 调整列顺序，确保协变量列紧邻结果列
  select(ID, time, group, outcomes_names, outcomes_values, covariate_values)

代码说明： #

• names_pattern = "^(.*)_mmol(_cov)?$"：用正则将列名拆分为两部分：
  • 第一组(.*)捕获指标核心名称（比如glucose、trig）
  • 第二组(_cov)?标记是否为协变量列（匹配_cov或空字符串）
• .value作为names_to的一部分，会将对应类型的数值自动填充到新列：无_cov的列值进入空名字段，带_cov的进入_cov字段
• 最后通过rename和select调整列名与顺序，得到目标结构：outcomes_names | outcomes_values | covariate_values

替代方案（分步转换更直观） #

如果觉得正则表达式难理解，也可以用两次pivot操作实现，同样无需额外合并数据框：

dat_long_test <- dat %>%
  # 第一步：将所有相关列转成长格式，拆分指标名和数值类型
  pivot_longer(
    cols = starts_with(c("glucose", "trig", "col_total")),
    names_to = c("outcomes_names", "type"),
    names_pattern = "^(.*)_(.*)$",
    values_to = "value"
  ) %>%
  # 第二步：将类型（mmol/mmol_cov）转成列，实现配对
  pivot_wider(
    names_from = type,
    values_from = value
  ) %>%
  # 重命名为目标列名
  rename(
    outcomes_values = mmol,
    covariate_values = mmol_cov
  ) %>%
  # 调整列顺序
  select(ID, time, group, outcomes_names, outcomes_values, covariate_values)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jtjtjtjt