R语言技术问询：如何一次性将4个变量转换为宽表？

嘿，我来帮你解决这个数据集格式转换的问题！你想要把同一个ID下不同年份的所有Score变量都合并到同一行，不用一个个处理，一次性就能搞定，下面给你两种实用的方法：

方法一：用tidyverse（推荐，灵活易读） #

首先确保你装了tidyverse包，没装的话先跑这个：

install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)

先加载你的示例数据：

df <- data.frame(Year = c("2017","2018"), ID = c(1,1), Score = c("21","32"), Score2 = c("24","20"), Score3 = c("33", "26"), Score4 = c("25","32"))

接下来两行代码就能完成转换：先把所有Score列转成长格式，再重新转宽，把年份信息嵌到列名里：

df_wide <- df %>%
  # 把所有Score开头的列转成长表
  pivot_longer(cols = starts_with("Score"), 
               names_to = "score_type", 
               values_to = "score_value") %>%
  # 按ID分组，把年份和分数类型组合成新列名，转成宽表
  pivot_wider(names_from = c(Year, score_type), 
              values_from = score_value)

跑出来的结果就是你想要的样子：

# A tibble: 1 × 8
     ID `2017_Score` `2018_Score` `2017_Score2` `2018_Score2` `2017_Score3` `2018_Score3` `2017_Score4` `2018_Score4`
  <dbl> <chr>        <chr>        <chr>         <chr>         <chr>         <chr>         <chr>         <chr>
1     1 21           32           24            20            33            26            25            32

要是你想自定义列名格式（比如改成Score_2017而不是2017_Score），可以加一步修改列名的操作：

df_wide_custom <- df %>%
  pivot_longer(cols = starts_with("Score"),
               names_to = "score_type",
               values_to = "score_value") %>%
  mutate(new_colname = paste0(score_type, "_", Year)) %>% # 自定义列名拼接方式
  select(-Year, -score_type) %>%
  pivot_wider(names_from = new_colname, values_from = score_value)

方法二：用base R（不用额外装包） #

要是你不想装tidyverse，用base R自带的reshape函数也能直接搞定：

df_wide_base <- reshape(df, 
                        idvar = "ID",  # 按ID分组
                        timevar = "Year",  # 用Year区分不同行
                        direction = "wide")  # 指定转成宽表

默认列名会用点分隔（比如Score.2017），要是想换成下划线，跑这行改列名：

colnames(df_wide_base) <- gsub("\\.", "_", colnames(df_wide_base))

这样两种方法都能一次性处理那4个Score变量，把两年的数据合并到同一行啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jake