拆分合并数据至列：R语言DataFrame变量计数列规整问题

直接用tidyverse工具链就能高效解决这个问题，不用写复杂的循环和case_when，步骤如下：

1. 拆分行与键值对
   先用separate_rows把逗号分隔的每组「变量:计数」拆成单独的行，再用separate把变量名和计数拆成两列：

   library(tidyverse)
   
   df1 <- data.frame(A = c('Var1:1', 'Var1:2,Var2:1', 'Var3:2,Var2:1'))
   
   df_processed <- df1 %>%
     mutate(row_id = row_number()) %>%  # 保留原始行号，避免合并时丢失对应关系
     separate_rows(A, sep = ",") %>%
     separate(A, into = c("var", "count"), sep = ":", convert = TRUE)
   

2. 转换为宽格式
   用pivot_wider把变量名转成列，计数作为对应的值，缺失的位置可以用values_fill填充为0（如果需要）：

   df_final <- df_processed %>%
     pivot_wider(
       id_cols = row_id,
       names_from = var,
       values_from = count,
       values_fill = 0  # 没有对应计数的变量填0，也可以设为NA
     ) %>%
     select(-row_id)  # 移除临时行号列
   

运行后得到的df_final就是你要的格式：

Var1 Var2 Var3
1    1    0    0
2    2    1    0
3    0    1    2

为什么你的case_when循环没生效？ #

你之前的问题大概率是因为拆分后生成的多列（比如X1、X2、X3...）没有被全部遍历处理，case_when只针对单列判断，没法自动识别所有奇数列的变量和偶数列的计数。而上面的方法先把所有键值对统一整理成两列，再转宽格式，逻辑更清晰也不容易出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者geojordan96