数据透视将列中的值复制为宽格式，而不使用R进行聚合

我有一个类似于本文中描述的数据集的数据集，并尝试使用R中描述的解决方案。但是，如果不聚合数据，我无法创建所需的表

Day <-    c(3, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 5, 5, 5, 5, 5)
Treatment <- c("M1", "M1", "M2", "M2", "M3", "M3", "M1", "M1", "M2", "M2", "M3", "M3")
Values <- c(2, 3, 5, 7, 7, 9, 3, 3, 5, 5, 7, 2)

tx <- data.frame(Day,Treatment, Values)

    Day Treatment Values
1:    3        M1      2
2:    3        M1      3
3:    3        M2      5
4:    3        M2      7
5:    3        M3      7
6:    3        M3      9
7:    5        M1      3
8:    5        M1      3
9:    5        M2      5
10:   5        M2      5
11:   5        M3      7
12:   5        M3      2

我想创建以下输出：

       Day   M1    M2    M3
 #1     3     2     5     7
 #2     3     3     7     9
 #3     5     3     5     7
 #4     5     3     5     2

---

对于每个

天

和

治疗

创建一个唯一的ID列，并将数据转换为宽格式

library(dplyr)
library(tidyr)

tx %>%
  group_by(Day, Treatment) %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  pivot_wider(names_from = Treatment, values_from = Values) %>%
  ungroup %>%
  select(-row)

#    Day    M1    M2    M3
#  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     3     2     5     7
#2     3     3     7     9
#3     5     3     5     7
#4     5     3     5     2

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
tx%>%
按（天，治疗）分组%>%
变异（行=行编号（））%>%
枢轴宽度（名称从=治疗，值从=值）%>%
解组%>%
选择（-行）
#第M1天M2 M3
#     
#1     3     2     5     7
#2     3     3     7     9
#3     5     3     5     7
#4     5     3     5     2

对于每个

日

和

治疗

创建一个唯一的ID列，并将数据转换为宽格式

library(dplyr)
library(tidyr)

tx %>%
  group_by(Day, Treatment) %>%
  mutate(row = row_number()) %>%
  pivot_wider(names_from = Treatment, values_from = Values) %>%
  ungroup %>%
  select(-row)

#    Day    M1    M2    M3
#  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1     3     2     5     7
#2     3     3     7     9
#3     5     3     5     7
#4     5     3     5     2

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
tx%>%
按（天，治疗）分组%>%
变异（行=行编号（））%>%
枢轴宽度（名称从=治疗，值从=值）%>%
解组%>%
选择（-行）
#第M1天M2 M3
#     
#1     3     2     5     7
#2     3     3     7     9
#3     5     3     5     7
#4     5     3     5     2

太棒了！我花了一整天的时间寻找解决方案，而你却让它看起来如此简单。太棒了！我花了一整天的时间寻找解决方案，而你却让它看起来如此简单。