使用pivot_wider宽表转换时保留ID多行不合并为列表的实现方法

你此前删除的组标记变量是实现目标结构的核心字段，保留该变量可直接规避pivot_wider的自动合并逻辑，是成本最低的实现方式。

你之前的代码出现列表合并的原因是：tidyr::pivot_wider默认会用除names_from、values_from指定字段外的所有字段作为行唯一标识，你原始数据集仅包含ID、question、response三个字段，因此仅将ID作为行标识，同一ID下同一问题的多个回答就会被合并为列表格式。

方案1：可找回组标记变量时的最优解法 #

如果能恢复被删除的group_id字段（即每个ID下第N组1-5题对应相同的N值），直接将其加入行标识即可：

library(tidyr)
df_wide <- pivot_wider(
  data = df,
  id_cols = c(ID, group_id), # 用ID+组ID共同作为行唯一标识
  names_from = question,
  values_from = response,
  names_prefix = "question"
)
# 不需要保留组标记可直接删除：df_wide$group_id <- NULL

输出结果直接符合你需要的结构，无列表嵌套值。

方案2：无法找回组标记变量时的临时解法 #

如果已经无法恢复组标记字段，可按ID分组后，根据question的出现顺序临时生成组标识：

library(dplyr)
library(tidyr)

# 加载你提供的示例数据集
df <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L
), response = c(3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 
1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 1L, 3L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
3L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 3L, 2L, 3L, 1L, 5L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 
3L, 4L, 3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 4L, 1L, 4L, 3L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L
), question = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 
3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 
4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L
)), row.names = c(1:60), class = "data.frame")

# 生成临时组ID：每遇到question=1就代表新的一组开始
df_with_group <- df %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(temp_group = cumsum(question == 1)) %>%
  ungroup()

# 转换为宽表
df_wide <- pivot_wider(
  data = df_with_group,
  id_cols = c(ID, temp_group),
  names_from = question,
  values_from = response,
  names_prefix = "question"
) %>%
  select(-temp_group) # 移除临时生成的组标识

运行后得到的df_wide就是你期望的格式：同一ID对应多个行，每组回答单独占一行，所有值都是整数类型无列表嵌套。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13343754