结合pivot_longer与pivot_wider清理数据框NaN值报错如何解决

使用pivot_wider转换宽表时，需要同时明确每个值对应的行坐标和列坐标才能完成映射。你现有代码处理后的数据仅保留了列标识name和数值value，缺少行标识信息，tidyr无法判断同一个name下的多个值应该分配到哪一行，因此只能将同组值合并为列表列，抛出对应警告。

在转宽表前，给每个字段分组下的非空值生成行号作为行标识即可，完整实现代码如下：

library(tidyr)
library(dplyr)

df %>%
  pivot_longer(c(Data1, Data2, Data3)) %>%
  filter(!is.na(value)) %>%
  # 按字段分组，给组内非空值生成顺序行号作为行坐标
  group_by(name) %>%
  mutate(row_id = row_number()) %>%
  ungroup() %>%
  pivot_wider(
    names_from = name,
    values_from = value
  ) %>%
  # 移除辅助用的行号列
  select(-row_id)

运行上述代码即可得到你期望的无NaN值的规整数据框。

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