如何堆叠原始数据并在R中创建新变量

这是我的一个小样本数据

AB  AN  AQ  AP  AA
1   O1  N   12  13
2   K1  B   22  16

我想生成这个表

AB  AN  AQ  New AP
1   O1  N   1   12
1   O1  N   2   13
2   K1  B   1   22
2   K1  B   2   16

逻辑是将相同的数据叠加在AB、AN和AQ中，然后生成一个新的颜色，该颜色得到1，然后是AP。

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在这个raw下，相同的数据但新列得到2，然后是AA。因此，新列是1和2

您可以获取长格式的数据，然后根据唯一的列值生成新列

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>%
  pivot_longer(cols = c(AP, AA), 
               values_to = 'AP', 
               names_to = 'New') %>%
  mutate(New = match(New, unique(New)))

#     AB AN    AQ      New    AP
#  <int> <chr> <chr> <int> <int>
#1     1 O1    N         1    12
#2     1 O1    N         2    13
#3     2 K1    B         1    22
#4     2 K1    B         2    16

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
df%>%
枢轴长度（cols=c（AP，AA），
值_to='AP'，
名称_to='New'）%>%
变异（新=匹配（新，唯一（新）））
#AB AN AQ新AP
#      
#11O1n12
#21O1N2 13
#3 2 K1 B 1 22
#4 2 K1 B 2 16

数据

df <- structure(list(AB = 1:2, AN = c("O1", "K1"), AQ = c("N", "B"), 
    AP = c(12L, 22L), AA = c(13L, 16L)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

df <- structure(list(AB = 1:2, AN = c("O1", "K1"), AQ = c("N", "B"), 
    AP = c(12L, 22L), AA = c(13L, 16L)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

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df从
base R

names(df)[4:5] <- paste0("AP", 1:2)
reshape(df, direction = "long", varying = 4:5, sep= "", timevar = "New")
#    AB AN AQ New AP id
#1.1  1 O1  N   1 12  1
#2.1  2 K1  B   1 22  2
#1.2  1 O1  N   2 13  1
#2.2  2 K1  B   2 16  2

名称（df）[4:5]