如何转置LimeSurvey排名数据并将单元格值转为列名？

我在LimeSurvey中收集了一些排名数据，X1到X9代表项目的排名等级，原始数据结构如下：

structure(list(id = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 7L), X1 = c("Parque Arví", 
"Parque Explora", "Jardín Botánico", "Parque Explora", "Parque Arví", 
"Parque Arví"), X2 = c("Jardín Botánico", "Jardín Botánico", 
"Parque Explora", "Jardín Botánico", "Parques del Río", "Jardín Botánico"
), X3 = c("Parques del Río", "Parque Arví", "Parque natural Cerro Volador", 
"Parques del Río", "Jardín Botánico", "Parque de los Pies Descalzos"
), X4 = c("Parque de los Pies Descalzos", "Parque natural Cerro Volador", 
"Parque Arví", "Parque Norte", "Parque Llerás", "Parque Explora"
), X5 = c("Parque de la Luz", "Parque Llerás", "Parque Norte", 
"Parque natural Cerro Volador", "Parque Norte", "Parque natural Cerro Volador"
), X6 = c("Parque Explora", "Parque de los Pies Descalzos", "Parques del Río", 
"Parque de la Luz", "Parque Explora", "Parques del Río"), X7 = c("Parque natural Cerro Volador", 
"Parque Norte", "Parque de los Pies Descalzos", "Parque de los Pies Descalzos", 
"Parque de la Luz", "Parque de la Luz"), X8 = c("Parque Norte", 
"Parques del Río", "Parque de la Luz", "Parque Arví", "Parque de los Pies Descalzos", 
"Parque Norte"), X9 = c("Parque Llerás", "Parque de la Luz", 
"Parque Llerás", "Parque Llerás", "Parque natural Cerro Volador", 
"Parque Llerás")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L
))

需要将数据转置，把原数据框的单元格值转为列名，转换后的数据结构如下：

structure(list(id = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 7L), Jardín.Botánico = c(2L, 
2L, 1L, 2L, 3L, 2L), Parque.Arví = c(1L, 3L, 4L, 8L, 1L, 1L), 
    Parque.de.la.Luz = c(5L, 9L, 8L, 6L, 7L, 7L), Parque.de.los.Pies.Descalzos = c(4L, 
    6L, 7L, 7L, 8L, 3L), Parque.Explora = c(6L, 1L, 2L, 1L, 6L, 
    4L), Parque.Llerás = c(9L, 5L, 9L, 9L, 4L, 9L), Parque.natural.Cerro.Volador = c(7L, 
    4L, 3L, 5L, 9L, 5L), Parque.Norte = c(8L, 7L, 5L, 4L, 5L, 
    8L), Parques.del.Río = c(3L, 8L, 6L, 3L, 2L, 6L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

之前找到的方案生成的列名是V1、V2这类，无法显示正确名称，请问如何实现上述需求？

解决方案 #

方法1：使用tidyverse工具链（推荐） #

利用tidyr的行列转换函数，步骤清晰易读：

library(tidyverse)

# 假设原始数据框名为df
df <- structure(...) # 替换为你的原始数据结构

result_df <- df %>%
  # 将宽格式转为长格式，提取排名和对应地点
  pivot_longer(cols = starts_with("X"), names_to = "rank", values_to = "place") %>%
  # 从X1/X2等提取纯数字排名
  mutate(rank = parse_number(rank)) %>%
  # 转回宽格式，用地点作为列名，排名作为值，空格替换为点号
  pivot_wider(names_from = "place", values_from = "rank", names_sep = ".")

# 查看结果
result_df

方法2：使用Base R实现 #

无需加载额外包，通过基础循环和矩阵操作完成：

# 原始数据框df
df <- structure(...)

# 分离id列和排名列
id_col <- df$id
rank_cols <- df[, -1]

# 初始化结果数据框
result_df <- data.frame(id = id_col)

# 遍历所有唯一地点名称
unique_places <- unique(unlist(rank_cols))
for (place in unique_places) {
  # 对每一行，找到该地点对应的排名，空格替换为点号作为列名
  result_df[, gsub(" ", ".", place)] <- apply(rank_cols, 1, function(row) which(row == place))
}

# 按列名排序（可选，匹配目标结构的列顺序）
result_df <- result_df[, c("id", sort(colnames(result_df)[-1]))]

# 查看结果
result_df

两种方法均可生成目标结构，列名自动将空格替换为点号，与需求一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris