使用dplyr重塑数据：使用附加标签将2列转换为1列（可选方法）

我有几个数据帧，如下所示：

Date           Identifier1 Identifier2 Status UsageGroup   Value1 Value2
2011-08-05         A1          A2       1         2        3022    30
2013-10-06         A1          A2       1         2        5368    62
2014-9-21          A1          A2       1         2        9567    112
2015-12-25         A1          A2       1         2        15002   178
2016-10-21         A1          A2       1         2        18001   236

我想将其重塑为：

Date           Identifier1 Identifier2 Status UsageGroup   Value   Id
2011-08-05         A1          A2       1         2        3022    1
2013-10-06         A1          A2       1         2        5368    1
2014-9-21          A1          A2       1         2        9567    1
2015-12-25         A1          A2       1         2        15002   1
2016-10-21         A1          A2       1         2        18001   1
2011-08-05         A1          A2       1         2        30      2
2013-10-06         A1          A2       1         2        62      2
2014-9-21          A1          A2       1         2        112     2
2015-12-25         A1          A2       1         2        178     2
2016-10-21         A1          A2       1         2        236     2

我使用完全连接并拆分原始数据集，如下所示：

df1<-df %>% rename(value=Value1) %>% select(-c("Value2")) %>% mutate(id=1)
df2<-df %>% rename(value=Value2) %>% select(-c("Value1")) %>% mutate(id=2)
df<-fulljoin(df1,df2) %>% group_by(id)

df1%rename（value=Value1）%%>%select（-c（“Value2”））%%>%mutate（id=1）
df2%重命名（value=Value2）%%>%select（-c（“Value1”））%%>%mutate（id=2）
df%分组人（id）

---

但是，我想知道是否有更有效的方法，因为我必须加入相当大的数据集。

使用

tidyverse

可以执行以下操作：

df %>%
 gather(var, Value, -c(Date, Identifier1, Identifier2, Status, UsageGroup)) %>%
 mutate(Id = parse_number(var)) %>%
 select(-var)

         Date Identifier1 Identifier2 Status UsageGroup Value Id
1  2011-08-05          A1          A2      1          2  3022  1
2  2013-10-06          A1          A2      1          2  5368  1
3   2014-9-21          A1          A2      1          2  9567  1
4  2015-12-25          A1          A2      1          2 15002  1
5  2016-10-21          A1          A2      1          2 18001  1
6  2011-08-05          A1          A2      1          2    30  2
7  2013-10-06          A1          A2      1          2    62  2
8   2014-9-21          A1          A2      1          2   112  2
9  2015-12-25          A1          A2      1          2   178  2
10 2016-10-21          A1          A2      1          2   236  2

---

它将数据从宽格式转换为长格式，然后创建一个ID。

使用

tidyverse

可以执行以下操作：

df %>%
 gather(var, Value, -c(Date, Identifier1, Identifier2, Status, UsageGroup)) %>%
 mutate(Id = parse_number(var)) %>%
 select(-var)

         Date Identifier1 Identifier2 Status UsageGroup Value Id
1  2011-08-05          A1          A2      1          2  3022  1
2  2013-10-06          A1          A2      1          2  5368  1
3   2014-9-21          A1          A2      1          2  9567  1
4  2015-12-25          A1          A2      1          2 15002  1
5  2016-10-21          A1          A2      1          2 18001  1
6  2011-08-05          A1          A2      1          2    30  2
7  2013-10-06          A1          A2      1          2    62  2
8   2014-9-21          A1          A2      1          2   112  2
9  2015-12-25          A1          A2      1          2   178  2
10 2016-10-21          A1          A2      1          2   236  2

---

它将数据从宽格式转换为长格式，然后创建一个ID。

你可能需要

gather

小字体：一个

df1Fixed@tomhaddow你可能需要
gather
小字体：一个
df1Fixed@TomHaddowHi@tmfmnk，这正是我要找的。Hi@tmfmnk，这正是我要找的。