R语言：对重复列标题的数据集进行逆透视（Unpivot）处理

你的问题核心在于原始数据是复合表头结构（第一行是月份，第二行是对应的指标类型），直接用gather会把不同指标的数据混在一起，我们需要先处理复合表头，再用更灵活的pivot_longer来重塑数据。

完整解决方案步骤： #

1. 加载依赖包
   我们需要tidyverse（包含dplyr和tidyr用于数据处理）和readxl读取Excel文件：

   library(tidyverse)
   library(readxl)
   

2. 读取原始数据并处理复合表头
   先把Excel里的所有内容读入（不设置表头），然后将前两行合并为复合列名：

   # 读取数据，不自动设置表头
   df_raw <- read_excel("df.xlsx", col_names = FALSE)
   
   # 将前两行（月份+指标）合并为复合列名，用下划线分隔
   col_names <- paste(df_raw[1, ], df_raw[2, ], sep = "_")
   # 第一列的复合列名改为"Firm"（因为前两行第一列都是Firm）
   col_names[1] <- "Firm"
   
   # 提取第三行及以后的实际数据，并设置新列名
   df_clean <- df_raw[-c(1, 2), ] %>% 
     set_names(col_names)
   

3. 转换为目标长格式
   使用pivot_longer的.value参数，自动拆分复合列名，将月份提取为单独列，同时保留On-time和Pieces作为独立的数值列：

   df_long <- df_clean %>% 
     pivot_longer(
       cols = -Firm,  # 排除Firm列，处理所有月份相关列
       names_to = c("Month", ".value"),  # 拆分列名：第一部分是Month，第二部分是值的列名
       names_sep = "_"  # 用下划线作为拆分符
     ) %>% 
     arrange(Firm, desc(Month))  # 按照Firm分组，月份倒序排列（和你的示例顺序一致）
   

结果说明 #

运行后你会得到完全符合需求的长格式数据：

为什么之前的gather无效？ #

gather是比较基础的宽转长工具，它只能将所有非指定列合并成一个“键”列和一个“值”列，无法区分复合列名里的指标类型（On-time/Pieces）。而pivot_longer的.value参数可以指定列名的某一部分作为最终的数值列名，完美适配这种复合表头的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christian R. Houen