R语言：如何按pof后数字对多列透视，实现宽表转长表

现有一份宽格式数据集，包含母亲ID列Patient_ID，以及对应多胎新生儿的分组列（如双胞胎、三胞胎对应不同后缀编号）。列名规则如下：

• pofid_n：第n个婴儿的唯一ID（唯一不遵循pofnvarname格式的列）
• pofncompleteddate、pofnpregendweeks：第n个婴儿的对应属性列（每个婴儿对应约50列，示例仅展示3列）

初始数据集代码：

df <- data.frame(
  Patient_ID = c(1, 2, 3, 4),
  pofid_1 = c(1, 2, 3, 4),
  pof1completeddate = as.Date(c("2022-11-12", "2022-12-11", "2022-10-10", "2022-01-01")),
  pof1pregendweeks = c(40, 39, 41, 40),
  pofid_2 = c(NA, NA, 5, 6),
  pof2completeddate = as.Date(c(NA, NA, "2022-10-10", "2022-01-01")),
  pof2pregendweeks = c(NA, NA, 41, 40)
)

初始数据展示：

Patient_ID pofid_1 pof1completeddate pof1pregendweeks pofid_2 pof2completeddate pof2pregendweeks
1          1       1        2022-11-12               40      NA              <NA>               NA
2          2       2        2022-12-11               39      NA              <NA>               NA
3          3       3        2022-10-10               41       5        2022-10-10               41
4          4       4        2022-01-01               40       6        2022-01-01               40

需要将其转换为长格式，每个婴儿对应一行，最终列名如下：
Patient_ID、babynumber、pofid、pofcompleteddate、pofpregendweeks

期望结果：

Patient_ID pofid babynumber pofcompleteddate pofpregendweeks
1          1     1          1       2022-11-12              40
2          2     2          1       2022-12-11              39
3          3     3          1       2022-10-10              41
4          3     5          2       2022-10-10              41
5          4     4          1       2022-01-01              40
6          4     6          2       2022-01-01              40

使用R语言的tidyverse工具包可以高效完成宽转长的转换，步骤如下：

1. 加载tidyverse包（未安装先执行install.packages("tidyverse")）：

library(tidyverse)

2. 执行数据转换：

result <- df %>%
  # 将所有婴儿相关列转为长格式，提取婴儿编号和统一变量名
  pivot_longer(
    cols = -Patient_ID,
    names_to = c("babynumber", "variable"),
    # 正则匹配两种列名格式，提取婴儿编号和变量名前缀
    names_pattern = "^pof(?:id_)?(\\d+)(.*)$",
    # 统一变量名格式：空字符串对应pofid，其余补全pof前缀
    names_transform = list(
      babynumber = as.integer,
      variable = ~ ifelse(.x == "", "pofid", paste0("pof", .x))
    ),
    # 过滤掉无婴儿数据的NA行
    values_drop_na = TRUE
  ) %>%
  # 将长格式转回宽格式，每个婴儿一行
  pivot_wider(
    names_from = variable,
    values_from = value
  ) %>%
  # 调整列顺序为期望格式
  select(Patient_ID, pofid, babynumber, pofcompleteddate, pofpregendweeks)

运行上述代码后，result即为所需的长格式数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jackahall