R语言ID列存在空值时如何将dataframe从长表转换为宽表

解决方案 #

处理这个需求的核心分为两步：首先补全itemnum列的空值、给同属一条记录的行做分组标记，之后按组做长转宽操作即可。

完整可运行代码如下：

library(tidyverse)

# 1. 先处理原始数据格式问题
df <- df %>%
  mutate(
    # 把itemnum的空字符串转为NA，方便后续填充
    itemnum = na_if(itemnum, ""),
    # 把qty列的字符型"NA"转为数值型缺失值
    qty = as.numeric(qty)
  ) %>%
  # 2. 生成独立记录的分组ID：itemnum非空的行就是新组的开始
  mutate(group_id = cumsum(!is.na(itemnum))) %>%
  # 3. 向下填充itemnum的空值，补全所有行的物品编号
  fill(itemnum, .direction = "down") %>%
  # 4. 按分组处理数据
  group_by(group_id, itemnum, month_year) %>%
  mutate(
    # 给同组的物质按顺序编号，用来生成宽表的列名
    sub_idx = row_number(),
    # 取每组第一个非空的qty作为该物品的数量
    qty = first(na.omit(qty))
  ) %>%
  ungroup() %>%
  # 5. 长表转宽表，把同一组的物质分列展示
  pivot_wider(
    names_from = sub_idx,
    values_from = substance,
    names_prefix = "substance"
  ) %>%
  # 6. 调整列顺序，和你需要的输出对齐
  select(itemnum, starts_with("substance"), qty, month_year)

如果需要把substance列的缺失值显示为空字符串而非NA，可以在最后加一行：

df <- df %>% mutate(across(starts_with("substance"), ~replace_na(.x, "")))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DiamondJoe12