如何将带标签的列从宽格式转换为长格式并保留标签？[R]

我正在使用带有标签列的数据集（即带有标签的变量）。数据集的格式很宽，如下所示：

df <- data.frame("Trust" = c(1, 2, 3, 2, 3),          
         "Evaluation" = c(2, 3, 1, 1, 3))

df %>% pivot_longer(cols=everything(), names_to="Question", values_to="Value") %>%
  left_join(df %>% look_for() %>% select(Question=variable, Label=label), by="Question")

理想情况下，我希望为变量的名称创建一列，为标签创建另一列，为该变量的值创建另一列。我很抱歉，因为我认为代码不是完全可复制的，但我认为我的意思很清楚

有没有办法做到这一点？我试图用pivot_从tidyr开始做这件事，但由于列的标签性质，我遇到了问题。我想如果我首先将变量转换成因子，我可以做到，但是我会丢失标签名称，这不是我想要实现的

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如果tidyverse能提供解决方案，那就太棒了。非常感谢大家

您的问题可能与

下面呢

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df如果我理解正确，您的数据帧是使用
标记的
包创建的，例如

df <- data.frame("Trust" = c(1, 2, 3, 2, 3), "Evaluation" = c(2, 3, 1, 1, 3))
var_label(df$Trust) <- "how much do you trust X"
var_label(df$Evaluation) <- "how do you evaluate Y"

基于此，可以获得如下所示的所需输出：

df <- data.frame("Trust" = c(1, 2, 3, 2, 3),          
         "Evaluation" = c(2, 3, 1, 1, 3))

df %>% pivot_longer(cols=everything(), names_to="Question", values_to="Value") %>%
  left_join(df %>% look_for() %>% select(Question=variable, Label=label), by="Question")

我希望这会有帮助

更新

为了包含值的标签，下面的代码将起作用（尽管有点复杂）

（产出）

##一个tible:10x4
#问题值标签值标签
#                             
#1信任1你信任多少X不信任
#2信任2你信任X多少
#3信任3你信任多少X绝对信任
#4信任2你信任X多少
#5信任3你信任多少X绝对信任
#6评估2你如何评估你的好坏
#7评估3你如何评估Y好
#8评估1你如何评估Y Bad
#9评估1你如何评估Y Bad
#10评价3你如何评价Y好
如果您提供一个带有标签数据本身的示例，这样我们就可以在此基础上测试我们的答案，这将非常有帮助。这个答案非常棒！不过我有一点麻烦。为简单起见，我没有说在原始df中答案值也被标记（因此1是数字（“双”）并被标记（例如，“坏”）；3是数字并被标记（3-“好”）。我想这就是为什么我在长时间使用pivot_时会出现错误的原因，具体来说：错误：由于精度损失，无法从转换为。*位置：7、42、43、77、83、89、100…值标记为``但不标记为`。知道如何解决这个问题吗？非常感谢！我实际上找到了一个对我有效的解决方案（它消除了重复的行，但这不是我真正的问题）。对任何感兴趣的人来说，它涉及使用函数look_for_to_long_format（），如look_for%>%look_for_to_long_format（））我根据您的评论更新了我的答案。但我没有通过
pivot\u longer
得到错误，即使这些值已标记，我也不确定是什么原因导致了您的错误。
df %>% pivot_longer(cols=everything(), names_to="Question", values_to="Value") %>%
  left_join(df %>% look_for() %>% select(Question=variable, Label=label), by="Question")

left_join(
  df %>% pivot_longer(cols=everything(), names_to="Question", values_to="Value") %>% nest(df=-Question),
  df %>% look_for() %>% lookfor_to_long_format() %>% select(Question=variable, Label=label, ValueLabel=value_labels) %>%
    mutate(ValueLabel=str_split(ValueLabel, "] "),
           Value=map_int(ValueLabel, ~ .[[1]] %>% str_replace("\\[", "") %>% as.integer()),
           ValueLabel=map_chr(ValueLabel, ~ .[[2]])) %>% nest(label=-Question),
  by="Question"
) %>% mutate(df=map2(df, label, ~ left_join(.x, .y, by="Value"))) %>% select(-label) %>% unnest(cols=df)

## A tibble: 10 x 4
#   Question   Value Label                   ValueLabel
#   <chr>      <dbl> <chr>                   <chr>
# 1 Trust          1 how much do you trust X No trust
# 2 Trust          2 how much do you trust X Somewhat trust
# 3 Trust          3 how much do you trust X Absolute trust
# 4 Trust          2 how much do you trust X Somewhat trust
# 5 Trust          3 how much do you trust X Absolute trust
# 6 Evaluation     2 how do you evaluate Y   Neither good nor bad
# 7 Evaluation     3 how do you evaluate Y   Good
# 8 Evaluation     1 how do you evaluate Y   Bad
# 9 Evaluation     1 how do you evaluate Y   Bad
#10 Evaluation     3 how do you evaluate Y   Good