如何在R语言中按因子列拆分数据框列并合并为相邻列？

前提说明 #

假设你的原始数据框名为df，且因子列TOD的两个水平（Day、Night）对应的行数完全一致（示例中均为5行），以下是几种可行实现方法：

方法1：tidyverse工具链（dplyr + tidyr） #

通过添加组内行号，将长格式数据转为宽格式，再调整列顺序：

library(tidyverse)

# 为每个TOD组添加行号，用于后续匹配
df <- df %>%
  group_by(TOD) %>%
  mutate(row_id = row_number()) %>%
  ungroup()

# 转换为宽格式并调整列名与顺序
result <- df %>%
  pivot_wider(
    id_cols = row_id,
    names_from = TOD,
    values_from = c(TOD, Value),
    names_glue = "{.value}_{TOD}"
  ) %>%
  # 重命名列以匹配期望格式
  rename(
    TOD = TOD_Day,
    Value = Value_Day,
    TOD_2 = TOD_Night,
    Value_2 = Value_Night
  ) %>%
  # 保留需要的列并移除行号
  select(TOD, Value, TOD_2, Value_2)

方法2：基础R原生实现 #

直接拆分数据框后列绑定，逻辑更直观：

# 拆分出Day和Night对应的子数据框
day_data <- subset(df, TOD == "Day")
night_data <- subset(df, TOD == "Night")

# 重命名Night组的列名
colnames(night_data) <- c("TOD_2", "Value_2")

# 列绑定得到结果
result <- cbind(day_data, night_data)

注意：此方法要求两个子数据框行数完全一致，否则会出现循环补齐导致的错误，建议先通过nrow(day_data) == nrow(night_data)验证。

方法3：data.table高效实现 #

适合处理大型数据集，操作更快速：

library(data.table)

# 转换为data.table格式
setDT(df)
# 按TOD分组添加行号
df[, row_id := .I, by = TOD]

# 转换为宽格式并调整列名
result <- dcast(df, row_id ~ TOD, value.var = c("TOD", "Value"))
setnames(result, 
         old = c("row_id", "TOD_Day", "TOD_Night", "Value_Day", "Value_Night"),
         new = c("row_id", "TOD", "TOD_2", "Value", "Value_2"))

# 保留目标列并移除行号
result <- result[, .(TOD, Value, TOD_2, Value_2)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jackson A Swan