R语言pivot_wider转换宽表出现大量NA的解决方法

使用pivot_wider时出现大量NA，核心是缺少分组列标识：原始数据中Num_of_section每10条记录完成一次1-10循环，每一轮循环对应宽表的一列，但直接调用函数时，每行的唯一ID会被识别为独立观测，导致每个列下只有单条匹配值，其余位置全部填充为NA。

• 第一步：给每一轮1-10循环的记录生成独立的列分组编号，作为宽表的列名来源
• 第二步：以Num_of_section为行标识、分组编号为列名来源、Data为值执行宽表转换
• 第三步：按需调整列名即可匹配目标格式

library(dplyr)
library(tidyr)

# 生成基础宽表（6列值，对应6轮1-10循环）
df_wide <- df1 %>%
  mutate(col_group = rep(1:(n() / 10), each = 10)) %>%
  pivot_wider(
    id_cols = Num_of_section,
    names_from = col_group,
    values_from = Data
  ) %>%
  rename(X = Num_of_section)

# 如果需要得到你给出的12列重复结果，追加以下代码即可
output <- df_wide %>%
  cbind(.[, -1], .[, -1]) %>%
  setNames(c("X", 1:12))

运行后得到的结果和你给出的期望输出完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Solicia