1.一个示例

在 dplyr 中，pivot_longer 函数用于将数据从宽格式变为长格式。以下是一个简单的例子，演示如何使用 pivot_longer：

假设你有一个数据框（data frame）如下：

xxxxxxxxxx
library(dplyr)

# 创建示例数据框
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  Math_Score_Week1 = c(80, 90, 75),
  Math_Score_Week2 = c(85, 88, 92),
  English_Score_Week1 = c(70, 85, 80),
  English_Score_Week2 = c(75, 78, 88)
)

# 查看原始数据
print(data)

xxxxxxxxxx
  ID    Name      Math_Score_Week1    Math_Score_Week2   English_Score_Week1   English_Score_Week2
1  1   Alice               80               85                  70                  1                  75
2  2     Bob               90               88                  85                  2                  78
3  3 Charlie               75               92                  80                  3                  88

上述数据框中，Math_Score_Week1 和 Math_Score_Week2 是两个不同周的数学成绩，English_Score_Week1 和 English_Score_Week2 是两个不同周的英语成绩。你希望将这些数据从宽格式转换为长格式。

使用 pivot_longer 可以实现这一目标：

xxxxxxxxxx
data_long <- data %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("Math_Score") | starts_with("English_Score"),
    names_to = c(".value", "Week"),  # 指定列名的拆分规则
    names_sep = "_"
  )

# 查看转换后的数据
print(data_long)

xxxxxxxxxx
Warning message:
"[1m[22mExpected 2 pieces. Additional pieces discarded in 4 rows [1, 2, 3, 4]."

xxxxxxxxxx
[90m# A tibble: 6 × 5[39m
     ID Name    Week   Math English
  [3m[90m<dbl>[39m[23m [3m[90m<chr>[39m[23m   [3m[90m<chr>[39m[23m [3m[90m<dbl>[39m[23m   [3m[90m<dbl>[39m[23m
[90m1[39m     1 Alice   Score    80      70
[90m2[39m     1 Alice   Score    85      75
[90m3[39m     2 Bob     Score    90      85
[90m4[39m     2 Bob     Score    88      78
[90m5[39m     3 Charlie Score    75      80
[90m6[39m     3 Charlie Score    92      88

这里，pivot_longer 的参数包括：

cols：指定要进行长格式转换的列。 names_to：用于指定新列的名称。在这个例子中，我们使用 .value 来表示数学和英语成绩的部分，同时指定了一个额外的 Week 列。 names_sep：指定用于分割列名的字符，在这里是下划线 "_”。 这样，原始数据的宽格式就被转换成了长格式，每个学生每周的数学和英语成绩都被整理到了新的行中。

2.option的解释

1. names_prefix：

   • 描述： names_prefix 是一个正则表达式，用于从每个变量名称的开头删除匹配的文本。

   • 用法： 如果你的变量名称有一个共同的前缀，而你希望在转换过程中去掉这个前缀，可以使用 names_prefix。

2. names_pattern：

   • 描述： names_pattern 是一个正则表达式，用于从变量名称中提取匹配组。

   • 用法： 当 names_to 包含多个值时，names_pattern 可以帮助你指定如何从变量名称中提取信息，以创建新的列。例如，在你的数据中，如果有一列变量名是类似 "new_diagnosis_m014" 的话，你可以使用 names_pattern = "new_?(.*)_(.)(.*)"来提取诊断、性别和年龄信息。

3. names_ptypes 和 values_ptypes：

   • 描述： 这两个参数分别是列名和值的原型（prototype），它们用于指定新创建的列和值的预期类型。

   • 用法： 如果你想确认新创建的列的类型是否符合预期，可以使用这两个参数。例如，如果你期望新的列是整数类型，可以使用 names_ptypes = list(week = integer())。

4. names_transform 和 values_transform：

   • 描述： 这两个参数是列名和值的转换函数，用于在创建新列和值时进行类型转换。

   • 用法： 如果你需要对特定列进行类型转换，可以使用这两个参数。例如，如果你想将某个字符变量转换为整数，可以使用 names_transform = list(week = as.integer)。

5. names_repair：

   • 描述： names_repair 定义了输出具有无效列名时的行为。

   • 用法： 默认值是 "check_unique"，如果输出的列名重复，会报错。可以设置为 "minimal" 允许输出中有重复列，或者设置为 "unique" 通过添加数字后缀来去重。

6. names_to：

   • 描述： names_to 是一个字符向量，用于指定从列名中提取信息创建的新列的名称。

   • 用法： 具体用法取决于 names_to 的长度。如果长度为 1，将创建一个包含指定列名的新列。如果长度大于 1，则需要使用 names_sep 或 names_pattern 指定如何拆分列名。

3.names_prefix：实例

假设你有以下数据框，其中的列名以 "X_" 开头，而你想要在转换时去掉这个前缀：

xxxxxxxxxx
# 假设有以下数据框
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  X_Math_Score_Week1 = c(80, 90, 75),
  X_Math_Score_Week2 = c(85, 88, 92)
)

使用 pivot_longer 函数，并结合 names_prefix 参数，可以进行如下转换：

xxxxxxxxxx
library(dplyr)

# 使用 names_prefix 删除 X_
data_long <- data %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("X_"),
    names_to = "Math_Score_Week",
    names_prefix = "X_",
    values_to = "Math_Score"
  )

# 查看转换后的数据
print(data_long)

这样，names_prefix = "X" 就会在转换过程中去掉列名的 "X" 前缀，得到如下的结果：

xxxxxxxxxx
# A tibble: 6 × 4
     ID Name    Math_Score_Week Math_Score
  <dbl> <chr>   <chr>           <dbl>
1     1 Alice   Week1              80
2     1 Alice   Week2              85
3     2 Bob     Week1              90
4     2 Bob     Week2              88
5     3 Charlie Week1              75
6     3 Charlie Week2              92

4.names_pattern：实例

假设你有以下数据框，其中的列名包含有关个体诊断、性别和年龄的信息，而你想要在转换时提取这些信息：

xxxxxxxxxx
# 假设有以下数据框
data <- data.frame(
  ID = c(1, 2, 3),
  Name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  new_diagnosis_m014 = c(10, 15, 8),
  new_diagnosis_f014 = c(5, 8, 12)
)

使用 pivot_longer 函数，并结合 names_pattern 参数，可以进行如下转换：

xxxxxxxxxx
library(dplyr)

# 使用 names_pattern 提取诊断、性别和年龄信息
data_long <- data %>%
  pivot_longer(
    cols = starts_with("new_"),
    names_to = c("diagnosis", "gender", "age"),
    names_pattern = "new_?(.*)_(.)(.*)",
    values_to = "count"
  )

# 查看转换后的数据
print(data_long)

这样，names_pattern = "new?(.*)(.)(.*)" 就会在转换过程中提取诊断、性别和年龄信息，得到如下的结果：

xxxxxxxxxx
# A tibble: 6 × 5
     ID Name     diagnosis gender   age   count
  <dbl> <chr>    <chr>     <chr>    <chr> <dbl>
1     1 Alice    diagnosis m        014      10
2     1 Alice    diagnosis f        014       5
3     2 Bob      diagnosis m        014      15
4     2 Bob      diagnosis f        014       8
5     3 Charlie  diagnosis m        014       8
6     3 Charlie  diagnosis f        014      12