4列的部分聚集形成2列dplyr

这是一个玩具数据框

>library(tidyverse)
>a

id  e0  e1  e2  ee
1   0    1   2   3
1   0    1   2   3  
1   0    1   2   3
2   6    7   8   9
2   6    7   8   9
2   6    7   8   9

我想将前三列分组为开始，最后三列分组为结束，这样我可以得到以下结果

id  start  end
1   0       1
1   1       2
1   2       3 
2   6       7    
2   7       8
2   8       9

以R为基数：

do.call("rbind.data.frame",
        list(
          setNames(a2[,c("id","e0","e1")], c("id", "start", "end")),
          setNames(a2[,c("id","e1","e2")], c("id", "start", "end")),
          setNames(a2[,c("id","e2","ee")], c("id", "start", "end"))
        ))

编辑：根据注释，如果可以安全地假设每个id的行数正好等于e列数减去1，则可以执行以下操作：

nc <- 3
a %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(
    n = (row_number() - 1) %% nc + 1,
    start = recode(n, e0, e1, e2),
    end = recode(n, e1, e2, ee)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(id, start, end)
# # A tibble: 6 × 3
#      id start   end
#   <int> <int> <int>
# 1     1     0     1
# 2     1     1     2
# 3     1     2     3
# 4     2     6     7
# 5     2     7     8
# 6     2     8     9

---

事实上，即使没有正确的行数，这也会起作用，尽管如果不这样做，结果可能不正确。

基本R选项是

data.frame(ID = a$id, start = unique(c(t(a[2:4]))), end = unique(c(t(a[3:5]))))
#  ID start end
#1  1     0   1
#2  1     1   2
#3  1     2   3
#4  2     6   7
#5  2     7   8
#6  2     8   9

---

您的意思是，对于每个唯一的行，前三个是冗余的，例如，从e0到e1，然后从e1到e2，然后从e2到e3，并对每个不同的行执行此操作？是的，同时保持相同的id号。数据帧的长度不应增加。我原本想做一个mutatestart=gatherea，var，val，2:4和另一个mutateend=gatherea，var2，val2，3:5，但失败了。你是在寻找一个更通用的解决方案，可以跨越任意数量的列吗？你提供的非常完美！谢谢。你所做的编辑甚至没有必要。你的排练很棒！

nc <- 3
a %>%
  group_by(id) %>%
  mutate(
    n = (row_number() - 1) %% nc + 1,
    start = recode(n, e0, e1, e2),
    end = recode(n, e1, e2, ee)
  ) %>%
  ungroup() %>%
  select(id, start, end)
# # A tibble: 6 × 3
#      id start   end
#   <int> <int> <int>
# 1     1     0     1
# 2     1     1     2
# 3     1     2     3
# 4     2     6     7
# 5     2     7     8
# 6     2     8     9

data.frame(ID = a$id, start = unique(c(t(a[2:4]))), end = unique(c(t(a[3:5]))))
#  ID start end
#1  1     0   1
#2  1     1   2
#3  1     2   3
#4  2     6   7
#5  2     7   8
#6  2     8   9