重塑数据框：将年份设为列，原变量转为KPI行以计算变动

你可以用R的tidyverse工具包（核心是tidyr中的pivot_longer和pivot_wider函数）完成这个数据重塑需求，具体步骤如下：

1. 加载依赖包 #

library(tidyverse)

2. 原始数据 #

df <- data.frame(
  PERIOD = c(2020, 2021),
  map = c(1, 2),
  mac = c(1, 4)
)

3. 执行数据重塑 #

先把宽格式的map、mac列转成长格式的kpi和value列，再将PERIOD转为列名：

reshaped_df <- df %>%
  pivot_longer(cols = c(map, mac), names_to = "kpi", values_to = "value") %>%
  pivot_wider(names_from = PERIOD, values_from = value)

4. 重塑后结果 #

运行代码后得到的目标数据框：

# A tibble: 2 × 3
  kpi   `2020` `2021`
  <chr>  <dbl>  <dbl>
1 map        1      2
2 mac        1      4

5. 计算KPI变动值 #

基于重塑后的结构，可轻松计算任意两年的变动（差值或增长率）：

# 计算2021相对2020的差值
reshaped_df <- reshaped_df %>%
  mutate(diff_2021_2020 = `2021` - `2020`)

# 计算2021相对2020的增长率（百分比）
reshaped_df <- reshaped_df %>%
  mutate(growth_rate = (`2021` - `2020`) / `2020` * 100)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Emiliano Barone