如何重塑R中的数据，将顶部日期行应用为列，并按id分组

嗨，我有这样的数据

date    2020/06/10  2020/06/10  2020/06/10  2020/06/11  2020/06/11  2020/06/11  
id          x           y           z           x           y           z           
10432       0           0           0           0           0           0           
10668       0           0           0           0           0           0           
11088       0           0           0           0           0           0   

id          date    x   y   z
10432   2020/06/10  0   0   0
10432   2020/06/11  0   0   0
10668   2020/06/10  0   0   0
10668   2020/06/11  0   0   0
11088   2020/06/10  0   0   0
11088   2020/06/11  0   0   0

我希望我的输出像这样

date    2020/06/10  2020/06/10  2020/06/10  2020/06/11  2020/06/11  2020/06/11  
id          x           y           z           x           y           z           
10432       0           0           0           0           0           0           
10668       0           0           0           0           0           0           
11088       0           0           0           0           0           0   

id          date    x   y   z
10432   2020/06/10  0   0   0
10432   2020/06/11  0   0   0
10668   2020/06/10  0   0   0
10668   2020/06/11  0   0   0
11088   2020/06/10  0   0   0
11088   2020/06/11  0   0   0

---

我想得到R中的输出这个数据非常混乱，但是通过一些工作我已经设法得到了你想要的输出

这就是我使用readr包中的read_table2导入您提供的示例数据后的样子：

我们现在不再需要第一行，因为它的内容在列名中重复

df <- df[-1,]

---

这回答了你的问题吗？你能补充一下已经失败的吗？谢谢伙计！！我可以一直跑到放下第一行，我被困在这里df%>%pivot\u longer-id，names\u to=c.value，date，names\u pattern=。\u。。我有10个ID，我有xy，xy，ad，xyz，而不是x，y，z。一定要帮我解决这个问题。我不太擅长正则表达式，但如果它有效，请尝试命名\u pattern=[a-z]{1，6}\u。。。请使用dputheaddf提供一些示例数据，以便我和其他人可以看到您在RSome有用的正则表达式信息中的列名是如何精确的：非常感谢，正则表达式工作了，我对日期有疑问导入文件时，日期被转换为字符，当我最终尝试使用as.Dateas.numericdf$date，origin=1970-01-01转换为日期格式时，我得到了相同日期的所有值，类似于2090-06-12及其重复的整行，你知道它重复显示错误的日期吗？你应该把它作为一个新问题发布，但我相信已经有答案了。考虑使用LuBrutt软件包

df <- df[-1,]

> df
# A tibble: 3 x 7
  id    `x_2020/06/10` `y_2020/06/10` `z_2020/06/10` `x_2020/06/11` `y_2020/06/11` `z_2020/06/11`
  <chr> <chr>          <chr>          <chr>          <chr>          <chr>          <chr>         
1 10432 0              0              0              0              0              0             
2 10668 0              0              0              0              0              0             
3 11088 0              0              0              0              0              0 

library(tidyr) # 1.1.0

df %>% pivot_longer(-id, names_to = c(".value", "date"),
                      names_pattern = "(.)_(..../../..)")

# A tibble: 6 x 5
  id    date       x     y     z    
  <chr> <chr>      <chr> <chr> <chr>
1 10432 2020/06/10 0     0     0    
2 10432 2020/06/11 0     0     0    
3 10668 2020/06/10 0     0     0    
4 10668 2020/06/11 0     0     0    
5 11088 2020/06/10 0     0     0    
6 11088 2020/06/11 0     0     0  

structure(list(id = c("10432", "10668", "11088"), `x_2020/06/10` = c("0", 
"0", "0"), `y_2020/06/10` = c("0", "0", "0"), `z_2020/06/10` = c("0", 
"0", "0"), `x_2020/06/11` = c("0", "0", "0"), `y_2020/06/11` = c("0", 
"0", "0"), `z_2020/06/11` = c("0", "0", "0")), row.names = c(NA, 
-3L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))