这个问题在这里已有答案：
我目前有大量数据，看起来类似于：
cid dyad f1 f2 op1 op2 ed1 ed2 junk
1 2 0 0 2 4 5 7 0.876
1 5 0 1 2 4 4 3 0.765
等等
我希望进入一个类似于此的长数据框：
cid dyad f op ed junk id
1 2 0 2 5 0.876 1
1 2 0 4 7 0.876 2
1 5 0 2 4 0.765 1
1 5 1 4 3 0.765 2
我已经尝试使用gather（）函数以及reshape（）函数，但无法弄清楚如何创建多个列而不是将所有列折叠成长样式
所有帮助表示赞赏
通过使用reshape()参数并将varying设置为direction，您可以使用基本"long"函数（大致）同时融合多组变量。
例如，在这里，您将向varying参数提供三个变量名称“集合”（向量）的列表：
dat <- read.table(text="
cid dyad f1 f2 op1 op2 ed1 ed2 junk
1 2 0 0 2 4 5 7 0.876
1 5 0 1 2 4 4 3 0.765
", header=TRUE)
reshape(dat, direction="long",
varying=list(c("f1","f2"), c("op1","op2"), c("ed1","ed2")),
v.names=c("f","op","ed"))
你最终会得到这个：
cid dyad junk time f op ed id
1.1 1 2 0.876 1 0 2 5 1
2.1 1 5 0.765 1 0 2 4 2
1.2 1 2 0.876 2 0 4 7 1
2.2 1 5 0.765 2 1 4 3 2
请注意，除了三个集合之外，还会创建两个变量：一个$id变量 - 跟踪原始表中的行号（dat），以及一个$time变量 - 它对应于原始变量的顺序倒塌了。现在还有嵌套的行号 - 1.1, 2.1, 1.2, 2.2，这里只是该行的$id和$time的值。
如果不确切地知道你想要跟踪什么，很难说$id或$time是否是你想要用作行标识符的东西，但它们都在那里。
参与timevar和idvar参数也很有用（例如，你可以将timevar设置为NULL）。
reshape(dat, direction="long",
varying=list(c("f1","f2"), c("op1","op2"), c("ed1","ed2")),
v.names=c("f","op","ed"),
timevar="id1", idvar="id2")
tidyr包可以使用函数收集，分离和传播来解决这个问题：
df<-read.table(header=TRUE, text="cid dyad f1 f2 op1 op2 ed1 ed2 junk
1 2 0 0 2 4 5 7 0.876
1 5 0 1 2 4 4 3 0.765")
library(tidyr)
print(df %>%gather( name, value, -c(cid, dyad, junk)) %>%
separate( name, into=c("name", "id"), sep= -2 ) %>%
spread( key=c(name), value)
)
#step by step:
#collect the columns f, op, ed to the common cid, dyad and junk
df<-gather(df, name, value, -c(cid, dyad, junk))
#separate the number id from the names
df<-separate(df, name, into=c("name", "id"), sep= -2 )
#made wide again.
df<-spread(df, key=c(name), value)