如何在R中使用pivot_wider实现行宽化并合并分组行？

• 现有数据集包含Group ID、Person、Role、Payoff字段，每个Group ID下对应Role为A和B的两行数据
• 目标：用R将数据集转为宽表，同一Group ID对应的Role A、B的Person和Payoff值合并到同一行
• 遇到的问题：使用pivot_wider(names_from = Role, values_from = c(Person, Payoff))后，同一Group ID被分成两行，且存在大量NA值
• 已尝试但未解决的代码：

  data %>%
    group_by('session_group_id') %>% 
    pivot_wider(names_from = Role, values_from = c(Person, Payoff))
  

  data %>%
    group_by('session_group_id') %>%
    pivot_wider(names_from = Role,
                values_from = c(Person, Payoff),
                values_fn = list)
  

问题根源有两个：

1. group_by中给字段名加了引号，导致分组依据变成字符串常量而非实际列名，需去掉引号
2. 不需要额外执行group_by，pivot_wider可通过指定id_cols自动完成分组合并

正确代码（假设Group ID列名为session_group_id） #

data %>%
  pivot_wider(
    id_cols = session_group_id,  # 指定作为行唯一标识的列
    names_from = Role,
    values_from = c(Person, Payoff)
  )

特殊情况处理 #

如果你的Group ID列名是带空格的Group ID，需要用反引号包裹列名：

data %>%
  pivot_wider(
    id_cols = `Group ID`,
    names_from = Role,
    values_from = c(Person, Payoff)
  )

效果验证 #

假设原始数据为：

运行代码后会得到目标宽表：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Samuel Priestley