如何解决ivot_longer不同种类的多个变量
我正在尝试找到一种简单的方法来透视_更长一个具有多个列的数据框，每个列包含针对每种情况的不同数据。在names_to中使用多个名称似乎无法解决问题。
这是一个可行的示例：
#create the dataframe:
library('dplyr')
set.seed(11)
x <- data.frame(case = c(1:10),X1990 = runif(10,1),flag.1990 = rep(c('a','b'),5),X2000 = runif(10,flag.2000 = rep(c('c','d'),5))
> x
case X1990 flag.1990 X2000 flag.2000
1 1 0.2772497942 a 0.1751129 c
2 2 0.0005183129 b 0.4407503 d
3 3 0.5106083730 a 0.9071830 c
4 4 0.0140479084 b 0.8510419 d
5 5 0.0646897766 a 0.7339875 c
6 6 0.9548492255 b 0.5736857 d
7 7 0.0864958912 a 0.4817655 c
8 8 0.2899750092 b 0.3306110 d
9 9 0.8806991728 a 0.1576602 c
10 10 0.1232162013 b 0.4801341 d
很显然，我不能仅使用cols = -case进行ivot_longer，因为它将结合年份和标志数据。如果我尝试在names_to中使用chr向量（来自此处：https://dcl-wrangle.stanford.edu/pivot_advanced.html（6.1.3）：
x %>%
setNames(c('case','value.1990','flag.1990','value.2000','flag.2000')) %>%
pivot_longer(cols = -case,names_to = c('value','flag'),names_sep = '.',values_to = 'value')
由于标记数据不在变量名中，因此无法正常工作。
我认为解决此问题的唯一方法是将数据帧分为两个数据帧，将它们旋转，然后再将它们结合在一起。例如：
#create temporary data frame for year data,then pivot
temp1 <- x %>%
select(1,2,4) %>% #select year data
pivot_longer(cols = c(X1990,X2000),#pivot longer on year data
names_to = 'year',values_to = 'value') %>%
mutate(year = gsub('X','',year)) #remove 'X' so that I can use this to join
#create temporary data frame for flag data,then pivot
temp2 <- x %>%
select(1,3,5) %>% #select flag variables
pivot_longer(cols = c(flag.1990,flag.2000),#pivot longer on flag data
names_to = 'flag.year',values_to = 'flag') %>%
mutate(year = gsub('flag.',flag.year)) %>% #get year data so that I can join on this
select(-flag.year) #drop flag.year as its no longer useful information
final <- full_join(temp1,temp2,by = c('case','year')) #full join the two datasets to get the final data
> final
# A tibble: 20 x 4
case flag year value
<int> <chr> <chr> <dbl>
1 1 a 1990 0.277
2 1 c 2000 0.175
3 2 b 1990 0.000518
4 2 d 2000 0.441
5 3 a 1990 0.511
6 3 c 2000 0.907
7 4 b 1990 0.0140
8 4 d 2000 0.851
9 5 a 1990 0.0647
10 5 c 2000 0.734
11 6 b 1990 0.955
12 6 d 2000 0.574
13 7 a 1990 0.0865
14 7 c 2000 0.482
15 8 b 1990 0.290
16 8 d 2000 0.331
17 9 a 1990 0.881
18 9 c 2000 0.158
19 10 b 1990 0.123
20 10 d 2000 0.480
我认为有更快的方法可以做到这一点。我只是在误读有关在names_to中使用多个名称的文档。有什么想法吗？
解决方法
在这种情况下，必须结合使用names_to和names_pattern：
library(dplyr)
library(tidyr)
> x %>%
pivot_longer(cols = -case,names_to = c(".value","year"),names_pattern = "([^\\.]*)\\.*(\\d{4})")
# A tibble: 20 x 4
case year X flag
<int> <chr> <dbl> <chr>
1 1 1990 0.277 a
2 1 2000 0.175 c
3 2 1990 0.000518 b
4 2 2000 0.441 d
5 3 1990 0.511 a
6 3 2000 0.907 c
7 4 1990 0.0140 b
8 4 2000 0.851 d
9 5 1990 0.0647 a
10 5 2000 0.734 c
11 6 1990 0.955 b
12 6 2000 0.574 d
13 7 1990 0.0865 a
14 7 2000 0.482 c
15 8 1990 0.290 b
16 8 2000 0.331 d
17 9 1990 0.881 a
18 9 2000 0.158 c
19 10 1990 0.123 b
20 10 2000 0.480 d
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