使用R tidyr::pivot_longer转换多列时如何拆分球员姓名与趋势值列

你原代码的问题出在names_to和names_pattern的匹配逻辑有误：你现有列名的结构是[位置].[字段类型]，第二个拆分项是字段属性（Player Name/Trend）而非球员名的取值，因此需要用.values参数指定将拆分出的属性作为新列名，对应值自动归入对应列即可实现需求。

运行代码 #

library(tidyr)
library(dplyr)

Data_trend <- data %>%
  tidyr::pivot_longer(
    cols = !`Trade Value`,
    names_to = c("Position", ".values"),
    names_pattern = "(.*)\\.(.*)"
  ) %>%
  # 按需重命名列、过滤空值行
  dplyr::rename(`Trend Value` = Trend) %>%
  dplyr::filter(`Player Name` != "")

参数说明 #

• names_to = c("Position", ".values")：表示列名拆分出的第一部分作为Position列的取值，第二部分作为新的列名，对应数值直接归入对应列，会自动生成Player Name和Trend两列
• names_pattern = "(.*)\\.(.*)"：添加了转义符\\匹配列名中实际的点号，避免正则中.匹配任意字符的规则导致拆分错误
• 后续的rename是把Trend列重命名为你要求的Trend Value，filter是过滤无球员信息的空行，不需要可以直接删除这两行

内容的提问来源于stack exchange，提问作者melmo