在R中重塑成对数据：按disease拆分e列为两列

可以通过以下几种方法实现需求：

方法1：使用tidyr包（tidyverse系列） #

这是现代R数据处理的常用直观方式：

首先加载数据：

df <- structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), fid = c(1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5), disease = c(0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1), e = c(3, 2, 6, 1, 2, 5, 2, 3, 1, 1)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -10L))

安装并加载tidyr包，然后用pivot_wider()完成重塑：

# 仅首次使用需要安装
# install.packages("tidyr")
library(tidyr)

reshaped_df <- df %>%
  pivot_wider(
    id_cols = c(id, fid),  # 保留的标识列
    names_from = disease,  # 用于生成新列名的列
    values_from = e,       # 填充新列的数值来源
    names_prefix = "e_"    # 给新列名加前缀，避免纯数字列名
  )

生成的reshaped_df中，e_0对应disease=0的e值，e_1对应disease=1的e值。

方法2：Base R原生函数 #

无需额外安装包，用reshape()函数实现：

reshaped_df_base <- reshape(
  df,
  idvar = c("id", "fid"),
  timevar = "disease",
  direction = "wide"
)

该方法生成的列名为e.0和e.1，核心效果与方法1一致，仅列名格式略有差异。

输出示例 #

运行代码后打印结果：

print(reshaped_df)

输出结果如下：

# A tibble: 10 × 4
      id   fid   e_0   e_1
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1     1     1     3     2
 2     2     1    NA    NA
 3     3     2     6     1
 4     4     2    NA    NA
 5     5     3    NA     2
 6     6     3     5    NA
 7     7     4    NA     2
 8     8     4     3    NA
 9     9     5     1    NA
10    10     5    NA     1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lisa