R语言数据框格式转换：实现词ID为行、测试项为列的重构

你需要的转换是典型的长宽表互转操作，不要尝试找一步完成的函数，拆成「先把词汇列转成行、再把测试类型转成独立列」两步走，逻辑最清晰也不容易出错，下面给两种最常用的实现方式：

方法1：tidyverse 方案（推荐初学者使用，代码逻辑直观） #

核心用tidyr包的pivot_longer（长表转换）和pivot_wider（宽表转换）两个函数，代码可读性强，是目前R语言数据清洗的主流用法：

# 首次使用先运行安装命令：install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

# 构造示例原始数据，你实际使用时替换为自己读入的数据框即可
df_raw <- tibble(
  Participant = c(100,100,100,101,101,101),
  Test = c("Test1","Test2","Test3","Test1","Test2","Test3"),
  `201` = c(0,1,1,0,1,1),
  `202` = c(0,1,0,0,0,1),
  `203` = c(1,1,1,1,1,0)
)

# 核心转换代码
df_result <- df_raw %>%
  # 第一步：把201/202/203三个词汇列转换为长格式，生成Word_ID列
  pivot_longer(
    cols = c(`201`, `202`, `203`),
    names_to = "Word_ID",
    values_to = "score"
  ) %>%
  # 第二步：把Test列的不同取值拆分为独立列，填充对应得分
  pivot_wider(
    names_from = Test,
    values_from = score
  ) %>%
  # 可选：如果需要列名带空格和你给出的目标结构完全一致，加这步重命名
  rename(`Test 1` = Test1, `Test 2` = Test2, `Test 3` = Test3)

运行后得到的结果和你给出的目标结构完全一致。

方法2：基础R方案（无需安装第三方包） #

如果不想额外安装扩展包，用R自带的reshape函数也能实现同样效果：

# 第一步：先把词汇列转为长格式
df_long <- reshape(
  df_raw,
  varying = c("201", "202", "203"),
  v.names = "score",
  timevar = "Word_ID",
  times = c("201", "202", "203"),
  direction = "long"
)

# 第二步：把测试类型转为宽格式列
df_result <- reshape(
  df_long,
  idvar = c("Participant", "Word_ID"),
  timevar = "Test",
  direction = "wide"
)

# 清理列名和行名，和目标结构对齐
names(df_result) <- gsub("score\\.", "", names(df_result))
row.names(df_result) <- NULL

初学者小提示 #

优先掌握pivot_longer/pivot_wider这两个函数即可，参数命名直白好记，后续做数据汇总、清洗的绝大多数场景都能用到，比基础R的变形函数上手快很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者T Song