R语言如何将相同ID的多行数据合并为一行多列格式

首先修正示例数据的列名一致性问题：你提供的数据定义和打印输出的列名存在小偏差，我们先统一列名，将学生编号列命名为id，第三列原value改为对应含义的time。

方法1：tidyverse 实现（更易读） #

这是目前最常用的tidy数据处理方案，代码如下：

# 加载依赖包
library(tidyverse)

# 构造统一列名的示例数据
df <- data.frame(
  id = c(1, 1, 2, 3, 3, 3),
  points = c(3, 4, 5, 2, 6, 8),
  time = c(5, 5, 6, 8, 6, 2)
)

# 转换代码
df %>%
  # 按学生分组，给每个学生的测验按顺序生成a/b/c标签
  group_by(id) %>%
  mutate(quiz_tag = letters[row_number()]) %>%
  ungroup() %>%
  # 转换为宽表，按要求生成列名
  pivot_wider(
    id_cols = id,
    names_from = quiz_tag,
    values_from = c(points, time),
    names_glue = "{.value}-{quiz_tag}"
  )

方法2：base R 实现（无需安装额外包） #

如果不想依赖第三方包，可以用内置的reshape函数实现：

# 构造统一列名的示例数据
df <- data.frame(
  id = c(1, 1, 2, 3, 3, 3),
  points = c(3, 4, 5, 2, 6, 8),
  time = c(5, 5, 6, 8, 6, 2)
)

# 转换代码
# 为每个学生的测验生成a/b/c标签
df$quiz_tag <- ave(df$id, df$id, FUN = function(x) letters[seq_along(x)])
# 转宽表
res_df <- reshape(
  df, 
  idvar = "id",
  timevar = "quiz_tag",
  direction = "wide",
  sep = "-"
)
# 调整列顺序匹配需求
res_df <- res_df[, c("id", "points-a", "time-a", "points-b", "time-b", "points-c", "time-c")]

两种方法运行后均可得到你需要的输出结果，没有对应测验的字段会自动填充为NA。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bettina m.