在R中基于列值新增行：将理想值列转为Product列标注为ideal的行

我们可以通过tidyverse系列包快速实现需求，核心逻辑是先提取每个消费者的唯一理想值，整理为符合原数据结构的新行后与原数据集合并：

方法1：tidyverse 实现（推荐） #

步骤1：加载依赖包 #

library(tidyverse)

步骤2：数据转换代码 #

df_result <- df %>%
  # 提取每个消费者的唯一理想值（同个消费者的Ideal列值完全一致，去重减少冗余计算）
  distinct(Consumer, .keep_all = T) %>%
  select(Consumer, starts_with("Ideal_")) %>%
  # 去除列名的Ideal_前缀，和原数据的评分列对齐
  rename_with(~str_remove(.x, "Ideal_"), starts_with("Ideal_")) %>%
  # 新增Product列标注为ideal
  mutate(Product = "ideal") %>%
  # 和删除了Ideal列的原数据合并
  bind_rows(df %>% select(-starts_with("Ideal_"))) %>%
  # 按消费者编号排序，方便核对结果
  arrange(Consumer)

方法2：Base R 实现（无第三方依赖） #

# 提取每个消费者的唯一理想值
ideal_rows <- unique(df[, c("Consumer", "Ideal_Firm", "Ideal_Juicy", "Ideal_Sweet")])
# 重命名列，移除Ideal_前缀
colnames(ideal_rows) <- gsub("Ideal_", "", colnames(ideal_rows))
# 新增Product列标注为ideal
ideal_rows$Product <- "ideal"
# 合并数据，移除原数据的Ideal开头列
df_result <- rbind(df[, !grepl("Ideal_", colnames(df))], ideal_rows)
# 按消费者编号排序
df_result <- df_result[order(df_result$Consumer), ]

输出说明 #

转换后的数据会保留原有的所有产品行，同时为每个消费者新增1行Product为"ideal"的记录，对应Firm、Juicy、Sweet值为原Ideal_*列的取值，原Ideal_开头的列会被移除。

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