如何在R中将列作为类别完成数据框长宽格式转换？

以下提供两种实现方式，优先满足base R的需求：

1. 简洁Base R实现（无需安装第三方包） #

首先构造测试用宽表数据（可跳过这步直接替换为你自己的数据集）：

# 示例宽表数据
wide_df <- data.frame(
  year = c(2020, 2021, 2022, 2023),
  big = c(100, 120, 150, 180),
  small = c(30, 45, 55, 70)
)

写法1：用stack函数（代码最短） #

long_df <- cbind(year = rep(wide_df$year, 2), stack(wide_df, select = c(big, small)))
# 调整列名和顺序匹配要求
colnames(long_df) <- c("year", "values", "size")
long_df <- long_df[, c("size", "values", "year")]

写法2：用reshape函数（灵活性更高） #

long_df <- reshape(
  wide_df,
  varying = c("big", "small"),
  v.names = "values",
  timevar = "size",
  times = c("big", "small"),
  direction = "long"
)
# 可选：清理冗余字段和行索引
rownames(long_df) <- NULL
long_df <- long_df[, c("size", "values", "year")]

2. 第三方包实现（tidyr 语法更易读） #

如果允许使用第三方包，tidyr::pivot_longer的逻辑更直观，不容易出错：

# 未安装则先执行：install.packages("tidyr")
library(tidyr)

long_df <- pivot_longer(
  wide_df,
  cols = c(big, small),
  names_to = "size",
  values_to = "values"
)

转换后输出示例：

size values year
1  big    100 2020
2 small     30 2020
3  big    120 2021
4 small     45 2021
5  big    150 2022
6 small     55 2022
7  big    180 2023
8 small     70 2023

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