如何将双时间点宽格式数据转换为含步长1全时间点的长格式？

需求说明 #

原始数据为宽格式，每条记录包含唯一id、起始时间time1和结束时间time2，需要把每个id对应的从time1到time2的所有连续时间点（步长为1）拆分成单独行，转换为长格式数据。

模拟数据 #

library(tidyverse)

df = tibble(
  id = c("a", "b", "c", "d", "e", "f"),
  time1 = c(0,1,2,3,4,5),
  time2 = c(3,2,6,7,5,9))

出错的解决方案 #

df %>% 
  mutate(
  timepoint = str_c(seq(time1, time2, 1), ",", collapse ="")) %>%   
  separate_rows(timepoint, sep = ",")

执行这段代码后，所有id的时间点会被错误合并成一个全局字符串，拆分后无法对应到各自的id，结果不符合预期。

正确解决方案 #

方法一：rowwise() + unnest() #

通过rowwise()让每行单独处理，生成对应时间序列的列表，再用unnest()展开成多行：

df %>%
  rowwise() %>%
  mutate(timepoint = list(seq(time1, time2, 1))) %>%
  unnest(timepoint)

方法二：map2() + unnest() #

利用purrr的map2()函数，逐行对time1和time2生成时间序列，再展开：

df %>%
  mutate(timepoint = map2(time1, time2, seq, by = 1)) %>%
  unnest(timepoint)

错误原因解析 #

原代码里str_c(..., collapse = "")的collapse参数会把所有行生成的时间序列字符串合并成一个整体，而非每行单独生成自己的时间点字符串，最终导致separate_rows拆分后，时间点无法和原id正确匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者st4co4