合并结构不同的两个DataFrame：宽格式数据与元数据融合问题

你的问题核心是df1为宽格式（城市作为列名），df2为长格式元数据（城市作为行），结构不匹配导致无法直接合并。解决思路是先把df1转成长格式，匹配后再按需处理。

步骤1：将df1转为长格式（Tidy格式） #

使用tidyverse的pivot_longer函数，把除Date外的所有列（城市名）转为Location列，对应数值转为Value列：

library(tidyverse)

# 转换df1为长格式
df1_long <- df1 %>%
  pivot_longer(
    cols = -Date,          # 保留Date列，其他列都转换
    names_to = "Location", # 列名转为Location列的值
    values_to = "Value"    # 对应单元格数值转为Value列
  )

转换后的df1_long结构示例：

Date Location     Value
        <dbl> <chr>        <dbl>
   1 20200101 Machrihanish   8.5
   2 20200101 High_Wycombe   6.9
   3 20200101 Camborne       9.6
   4 20200101 Dun_Fell       3.3
   5 20200101 Plymouth       9.9
   ...

步骤2：合并长格式数据与元数据 #

用left_join基于Location列合并df1_long和df2，这样每个日期-城市组合都会带上对应的经纬度和海拔：

# 合并数据
merged_df <- df1_long %>%
  left_join(df2, by = "Location")

合并后的完整结构示例：

Date Location     Value Longitude Latitude Elevation
        <dbl> <chr>        <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>
   1 20200101 Machrihanish   8.5     -5.70      55.4        10
   2 20200101 High_Wycombe   6.9     -0.807     51.7       204
   3 20200101 Camborne       9.6     -5.33      50.2        87
   ...

可选：转回宽格式（如果需要） #

如果需要回到类似原df1的宽结构，可使用pivot_wider将元数据也拆分为对应城市的列：

merged_wide <- merged_df %>%
  pivot_wider(
    id_cols = Date,
    names_from = Location,
    values_from = c(Value, Longitude, Latitude, Elevation)
  )

最终宽格式会包含Date、Value_Machrihanish、Longitude_Machrihanish等列，每个城市的数值和元数据都对应单独的列。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joe