tidyr:：收集多个不同类型的列

我正在尝试使用tidyr将宽格式转换为长格式，以收集具有不同类型的多个列。基本上与问题相同。我是R新手，不熟悉语法，所以可能会犯一些明显的错误

我的数据如下所示：

ID    X_1_abc  X_1_xyz    X_2_abc    X_2_xyz   X_3_abc   X_3_xyz
1       1        1          2          2         2         1
2       1        2          1          0         1         NA 
3       1        2          1          1         NA        0

我尝试了以下代码：

df %<>% gather(var, val, X_1_abc:X_3_xyz) %>%   
  separate(var, c('var', 'X_number'), sep = 'X_*_', convert = TRUE) %>% 
  spread(var, val, convert = TRUE) 

---

我假设您的预期输出不完整，因为我没有看到

ID=2

和

ID=3

的任何条目

你可以做以下事情

df %>%
    gather(k, v, -ID) %>%
    separate(k, into = c("tmp", "X_num", "ss"), sep = "_") %>%
    select(-tmp) %>%
    spread(ss, v)
#  ID X_num abc xyz
#1  1     1   1   1
#2  1     2   2   2
#3  1     3   2   1
#4  2     1   1   2
#5  2     2   1   0
#6  2     3   1  NA
#7  3     1   1   2
#8  3     2   1   1
#9  3     3  NA   0

---

获取您的输出，然后

mutate（ID=parse\u number（X\u num），col=str\u sub（X\u num，end=-3））%>%spread（col，

`）我认为这不会起作用，因为对于完整的数据集，并不是所有的变量都有3个字母的后缀。现在，如果我尝试，我会得到以下错误：

error:

var`必须计算为单个数字或列名，而不是函数。这一点很好。使用正则表达式可能有更好的方法，但Mauritz使用

tidyr:：separate

的回答更简洁。如果您想删除分割变量的一部分，可以将其分配给

NA

：将

转换为=c（NA，“X_num”，“ss”）

将省去您以后删除

tmp

的需要，输出只是为了给出想法，但这很有效。我也接受了@divibisan的建议。非常感谢。

ID   X_num   abc   xyz
1     1       1     1    
1     2       2     2
1     3       2     1

df %>%
    gather(k, v, -ID) %>%
    separate(k, into = c("tmp", "X_num", "ss"), sep = "_") %>%
    select(-tmp) %>%
    spread(ss, v)
#  ID X_num abc xyz
#1  1     1   1   1
#2  1     2   2   2
#3  1     3   2   1
#4  2     1   1   2
#5  2     2   1   0
#6  2     3   1  NA
#7  3     1   1   2
#8  3     2   1   1
#9  3     3  NA   0