如何将患者多行数据的time_1、age_1等多变量转置为每位患者单行格式

我拥有的数据集里，每位患者（对应id字段）因存在多个time_1和age_1取值，所以每位患者对应多行数据。我期望得到每位患者仅占一行的数据集，将其他行的time_1、age_1取值分别转置为time_2、time_3...以及age_2、age_3...等字段，同时需要保留原数据集中的所有字段。

原始数据示例 #

id    ses_cd  hbi sacro   spondilo    time_1  m_s_sacro   age_1
  1 0   0   0   0   126 0   43
  1 0   0   0   0   158 0   45
  1 0   0   0   0   223 0   22
  2 0   0   0   1   140 1   51
  2 0   0   0   1   358 1   98
  2 0   0   0   1   140 1   35
  3 0   0   0   0   75  0   39
  3 0   0   0   0   76  0   75
  3 0   0   0   0   258 0   88
  3 0   0   0   0   856 0   45
  4 0   0   0   0   30  0   31
  4 0   0   0   0   30  0   33
  4 0   0   0   0   30  0   55
  4 0   0   0   0   12  0   65
  5 0   0   0   0   212 0   49
  6 0   0   1   0   10  1   42
  7 1   1   0   0   20  0   19
  8 0   0   0   0   3   0   51
  9 1   1   0   1   8   0   30
  10    1   0   0   0   0   0   34
  11    1   1   0   0   93  0   27
  12    0   0   0   0   5   0   20
  13    1   1   0   0   2   0   61
  14    0   0   0   0   44  0   24
  15    0   0   0   0   0   0   55
  16    0   0   0   0   166 0   42
  17    1   1   0   1   1   1   35
  18    1   0   0   0   1   0   29
  19    0   0   0   0   204 0   60
  20    0   0   0   1   0   0   66

已尝试代码 #

目前写的代码仅能实现单个变量的转置，无法支持多变量同时转置：

db %>%
  group_by(id, sacro) %>%
  summarise(time_1 = toString(time_1)) %>%
  separate(time_1, into = paste0("time_1", 1:5), sep = ", ", fill = "right", extra = "drop")

使用tidyverse生态里的pivot_wider()函数可以轻松实现多变量同时转置，不需要单独处理每个字段：

library(tidyverse)

result <- db %>%
  # 按患者id分组，为同id下的每条记录生成顺序编号
  group_by(id) %>%
  mutate(visit_seq = row_number()) %>%
  ungroup() %>%
  # 转宽表
  pivot_wider(
    # 同id下固定不变的字段会自动保留，无需手动列出也可正常运行
    id_cols = c(id, ses_cd, hbi, sacro, spondilo, m_s_sacro),
    # 用刚才生成的访问序号作为字段后缀
    names_from = visit_seq,
    # 此处可放入所有需要转置的变量，支持任意数量
    values_from = c(time_1, age_1),
    # 自定义字段名格式，输出time_1、time_2... age_1、age_2...格式的字段
    names_glue = "{str_remove(.value, '_1')}_{visit_seq}"
  )

说明 #

• values_from参数支持传入任意数量的字段，后续需要新增转置变量直接添加到该参数的向量内即可
• 无需手动指定最大转置数量，函数会自动根据患者最多的记录数生成对应字段，缺省值自动填充为NA
• 所有原始固定字段都会完整保留，符合需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ArTu