如何基于Date变量将data.frame从宽格式转长格式（匹配economics_long）

你要的一行代码解决方案可以用tidyr包的pivot_longer()函数实现，完全不需要手动拆分合并数据集：

library(tidyr)
df_long <- pivot_longer(your_dataframe_name, cols = -Date, names_to = "Variable", values_to = "Value")

参数说明 #

• your_dataframe_name：替换成你实际的data.frame名称
• cols = -Date：指定排除Date列，把剩余的所有数值列（pce、pop、psavert等）转换成长格式的变量
• names_to = "Variable"：将原宽格式的列名（比如pce、pop）存入新的Variable列
• values_to = "Value"：将原宽格式各列的对应数值存入新的Value列

如果使用旧版本的tidyr，可以用兼容的gather()函数，代码更简洁：

df_long <- gather(your_dataframe_name, key = "Variable", value = "Value", -Date)

执行后，df_long的结构就和economics_long完全一致：每行对应一个日期、一个变量名称和该变量在当日的取值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joschi Nin