两列（和重命名列）的tidyr排列值

我正试图建立代码从，我很抱歉，如果这是多余的其他职位，并将感谢被指向这些职位，如果他们在那里

example <- data.frame(category = c("a", "b", "c", "a", "b", "c", "a", "b", "c"),
                      value1 = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9),
                      value2 = c(10,20,30,40,50,60,70,80,90))

  category value1 value2
1        a      1     10
2        b      2     20
3        c      3     30
4        a      4     40
5        b      5     50
6        c      6     60
7        a      7     70
8        b      8     80
9        c      9     90

但是我想

更改类别列的名称以反映1和2的值，因此每个类别有两列

基于来自

=
value1
或
value2

---

我意识到我想要的输出将导致更多的NAs行，就像上面的排列一样，但这没关系

在按“类别”创建序列列后，我们可以使用

pivot\u wide

。由于

pivot\u更宽

可以从列中获取多个

value\u，并将其作为向量传递，可以是带引号的，也可以是不带引号的

library(dplyr)
library(tidyr)
example %>% 
    group_by(category) %>%
    mutate(rn = row_number()) %>%
    ungroup %>%
   pivot_wider(names_from = category, values_from = c(value1, value2))
# A tibble: 3 x 7
#     rn value1_a value1_b value1_c value2_a value2_b value2_c
#  <int>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
#1     1        1        2        3       10       20       30
#2     2        4        5        6       40       50       60
#3     3        7        8        9       70       80       90

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
示例%>%
组别(类别)%>%
变异（rn=行数（））%>%
解组%>%
枢轴（名称从=类别，值从=c（值1，值2））
#一个tibble:3x7
#rn值1_a值1_b值1_c值2_a值2_b值2_c
#                          
#1     1        1        2        3       10       20       30
#2     2        4        5        6       40       50       60
#3     3        7        8        9       70       80       90

  value2  a  b  c
1     10  1 NA NA
2     20 NA  2 NA
3     30 NA NA  3
4     40  4 NA NA
5     50 NA  5 NA
6     60 NA NA  6
7     70  7 NA NA
8     80 NA  8 NA
9     90 NA NA  9

a_v1  a_v2  b_v1  b_v2  c_v1  c_v2
1     10    2     20    3     30
4     40    5     50    6     60
7     70    8     80    9     90

library(dplyr)
library(tidyr)
example %>% 
    group_by(category) %>%
    mutate(rn = row_number()) %>%
    ungroup %>%
   pivot_wider(names_from = category, values_from = c(value1, value2))
# A tibble: 3 x 7
#     rn value1_a value1_b value1_c value2_a value2_b value2_c
#  <int>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
#1     1        1        2        3       10       20       30
#2     2        4        5        6       40       50       60
#3     3        7        8        9       70       80       90

library(dplyr)
library(tidyr)
example %>% 
  pivot_wider(names_from = category,
              values_from = c(value1, value2)) %>% 
  unnest()