如何用pivot_longer将多变量宽格式时间序列数据转长格式

方法一：基于你现有代码的扩展 #

你已经通过pivot_longer+separate得到了长格式数据，只需要再加一步pivot_wider就能转成目标格式：

data %>% 
  pivot_longer(-ParticipantNumber) %>% 
  separate(name, into = c("time", "measure"), sep = 3) %>% 
  pivot_wider(names_from = measure, values_from = value)

方法二：一步到位的简洁写法 #

不用拆分再重组，直接利用pivot_longer的names_pattern参数一次性完成转换，效率更高：

data %>% 
  pivot_longer(
    cols = -ParticipantNumber,
    names_to = c("time", ".value"),
    names_pattern = "^(.{3})(.*)"
  )

代码说明：

• names_to = c("time", ".value")：把列名拆成两部分，第一部分存入time列，第二部分作为新的列名（.value是tidyr的特殊关键字，用来指定这部分对应值的列）
• names_pattern = "^(.{3})(.*)"：正则表达式匹配规则，捕获列名的前3个字符（比如T1_、T2_）作为time列内容，剩下的部分（比如v1_total、v1_Vig）作为新列名

如果想让time列去掉下划线（变成T1而非T1_），可以调整正则规则：

data %>% 
  pivot_longer(
    cols = -ParticipantNumber,
    names_to = c("time", ".value"),
    names_pattern = "^(T\\d)_(.*)"
  )

内容的提问来源于stack exchange，提问作者walkabilly