R语言：如何拆分DataFrame并将拆分部分附加为新列？

我明白你的需求啦——你想要把按ID列拆分后的各个子DataFrame，横向拼接成一个包含所有列的宽表，而不是得到一个不好用的列表。咱们一步步来解决这个问题：

首先，先修正你原始代码里的一个小错误：你在处理日期的时候用了df$date，但实际列名是Date，先把这个改过来，避免报错。

方法一：基础R实现 #

# 原始数据
x <-c(1,2,3)
y <-c(20200101,20200101,20200101)
z <-c(4.5,5,7)
x_name <- "ID"
y_name <- "Date"
z_name <- "value"
df <-data.frame(x,y,z)
names(df) <- c(x_name,y_name,z_name)

# 修正日期格式处理（列名要对应）
df$Date <- format(as.Date(as.character(df$Date), format="%Y%m%d"))

# 按ID拆分得到列表
df_list <- split(df, f = df$ID)

# 给每个子DataFrame的列名加上对应ID的后缀，避免列名重复
df_named_list <- lapply(names(df_list), function(id) {
  sub_df <- df_list[[id]]
  colnames(sub_df) <- paste0(colnames(sub_df), "_", id)
  sub_df
})

# 横向拼接所有子DataFrame得到目标表
df_goal <- do.call(cbind, df_named_list)

方法二：tidyverse（dplyr+purrr）实现（更简洁） #

如果你习惯用tidyverse工具包，这个方法会更直观：

library(tidyverse)

# 原始数据（和上面一致）
x <-c(1,2,3)
y <-c(20200101,20200101,20200101)
z <-c(4.5,5,7)
x_name <- "ID"
y_name <- "Date"
z_name <- "value"
df <-data.frame(x,y,z)
names(df) <- c(x_name,y_name,z_name)

# 处理日期+拆分+重命名列+横向拼接
df_goal <- df %>%
  mutate(Date = format(as.Date(as.character(Date), format="%Y%m%d"))) %>%
  group_split(ID) %>%  # 按ID拆分
  map2(names(.), ~rename_with(.x, ~paste0(.x, "_", .y))) %>%  # 给列名加ID后缀
  bind_cols()  # 横向合并

最终结果 #

两种方法得到的df_goal结构和你想要的一致，列名会更清晰（比如ID_1、Date_1、value_1对应第一个ID的三列），内容如下：

ID_1      Date_1 value_1 ID_2      Date_2 value_2 ID_3      Date_3 value_3
1    1 2020-01-01     4.5    2 2020-01-01       5    3 2020-01-01       7

这样你就得到了一个结构清晰、易于使用的宽格式DataFrame啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Olli