R tidyverse 如何在彼此之后做两个 pivot_longer 而不是一个

Question

假设有以下数据:

structure(list(uuid = c("abc", "def", "hij"), Q1r1 = c(0L, 1L, 
1L), Q1r2 = c(1L, 1L, 1L), Q1r3 = c(1L, 0L, 1L), Q2r1c1 = c(4L, 
3L, 5L), Q2r1c2 = 2:4, Q2r1c3 = c(1L, 5L, 2L), Q2r2c1 = c(3L, 
3L, 4L), Q2r2c2 = c(2L, 5L, 4L), Q2r2c3 = c(1L, 4L, 5L), Q3r1 = c(5L, 
9L, 7L), Q3r2 = c(10L, 3L, 8L), Q3r3 = c(6L, 8L, 5L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

这使:

  uuid Q1r1 Q1r2 Q1r3 Q2r1c1 Q2r1c2 Q2r1c3 Q2r2c1 Q2r2c2 Q2r2c3 Q3r1 Q3r2 Q3r3
1  abc    0    1    1      4      2      1      3      2      1    5   10    6
2  def    1    1    0      3      3      5      3      5      4    9    3    8
3  hij    1    1    1      5      4      2      4      4      5    7    8    5

现在假设我想对所有 Q1 和 Q3 列的数据进行 pivot_longer(其中这些列中的 r1、r2 和 r3 表示要创建的行)。
这相对简单:

dat %>%
  pivot_longer(cols      = c(starts_with("Q1"), starts_with("Q3")),
               names_sep = "r",
               names_to  = c('.value', 'brand’))

这使:

# A tibble: 9 x 10
  uuid  Q2r1c1 Q2r1c2 Q2r1c3 Q2r2c1 Q2r2c2 Q2r2c3 brand    Q1    Q3
  <chr>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int> <chr> <int> <int>
1 abc        4      2      1      3      2      1 1         0     5
2 abc        4      2      1      3      2      1 2         1    10
3 abc        4      2      1      3      2      1 3         1     6
4 def        3      3      5      3      5      4 1         1     9
5 def        3      3      5      3      5      4 2         1     3
6 def        3      3      5      3      5      4 3         0     8
7 hij        5      4      2      4      4      5 1         1     7
8 hij        5      4      2      4      4      5 2         1     8
9 hij        5      4      2      4      4      5 3         1     5

现在，这是我的问题:是否还有一种方法可以将两个枢轴彼此分开，即首先是 pivot_longer Q1，然后是 pivot_longer Q3？
我问的原因是，或者我也想旋转 Q2 和 Q3(但在 Q2 中，行标识符是 c1​​、c2、c3，我希望在 pivoting_longer 之后有两个结果列 Q2r1 和 Q2r2，而行标识符是 r1 , r2, r3 用于 Q3，因此上面带有 names_sep 和 names_to 的简单代码不再起作用)。一位同事告诉我，在其他软件中，您可以连接单个 pivot_longers，所以我想知道在 R 中是否也可以这样做。
注意:我知道如何在一轮中为 Q2 和 Q3 进行旋转。我真的只是想知道是否可以拆分旋转并一个接一个地进行。
我以 Q1 和 Q3 为中心的第一个示例的预期输出是:

# A tibble: 9 x 10
  uuid  Q2r1c1 Q2r1c2 Q2r1c3 Q2r2c1 Q2r2c2 Q2r2c3 brand    Q1    Q3
  <chr>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int>  <int> <chr> <int> <int>
1 abc        4      2      1      3      2      1 1         0     5
2 abc        4      2      1      3      2      1 2         1    10
3 abc        4      2      1      3      2      1 3         1     6
4 def        3      3      5      3      5      4 1         1     9
5 def        3      3      5      3      5      4 2         1     3
6 def        3      3      5      3      5      4 3         0     8
7 hij        5      4      2      4      4      5 1         1     7
8 hij        5      4      2      4      4      5 2         1     8
9 hij        5      4      2      4      4      5 3         1     5

我想以 Q2 和 Q3 为中心的第二个示例的所需输出是:

# A tibble: 9 x 8
  uuid   Q1r1  Q1r2  Q1r3 brand   Q2r1  Q2r2    Q3
  <chr> <int> <int> <int> <chr>  <int> <int> <int>
1 abc       0     1     1 brand1     4     3     5
2 abc       0     1     1 brand2     2     2    10
3 abc       0     1     1 brand3     1     1     6
4 def       1     1     0 brand1     3     3     9
5 def       1     1     0 brand2     3     5     3
6 def       1     1     0 brand3     5     4     8
7 hij       1     1     1 brand1     5     4     7
8 hij       1     1     1 brand2     4     4     8
9 hij       1     1     1 brand3     2     5     5

Answer 1

好吧，在更好地理解了这个问题之后，我能想到的唯一答案是骇人听闻的。你在评论中提到了一个；这是另一个。这围绕使用灵活的正则表达式来选择列。然后它通过 Reduce() 将数据帧连接在一起(或者，如果您愿意，可以将 if 换成 purrr::reduce())。另外，请注意，这是执行从宽到长的多个独立时间(和组合)，而不是按顺序执行。

col_starts <- c("Q2", "Q3")

lapply(col_starts, function(x) {
  
  df %>%
    pivot_longer(matches(paste0("^", x)),
                 names_pattern = "(Q\\d.*)[rc](\\d)$",
                 names_to = c(".value", "brand")) %>%
    select(uuid, brand:ncol(.), everything(), -matches(paste0("^", setdiff(col_starts, x), collapse = "|")))
  
}) %>% Reduce(function(x, y) left_join(x, y, by = intersect(names(x), names(y))), .)
# A tibble: 9 x 8
  uuid  brand  Q2r1  Q2r2  Q1r1  Q1r2  Q1r3    Q3
  <chr> <chr> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 abc   1         4     3     0     1     1     5
2 abc   2         2     2     0     1     1    10
3 abc   3         1     1     0     1     1     6
4 def   1         3     3     1     1     0     9
5 def   2         3     5     1     1     0     3
6 def   3         5     4     1     1     0     8
7 hij   1         5     4     1     1     1     7
8 hij   2         4     4     1     1     1     8
9 hij   3         2     5     1     1     1     5

这是一个仅保留 uuid 的版本, brand和派生列(imo 更容易阅读)

lapply(c("Q2", "Q3"), function(x) {
  
  df %>%
    pivot_longer(matches(paste0("^", x)),
                 names_pattern = "(Q\\d.*)[rc](\\d)$",
                 names_to = c(".value", "brand")) %>%
    select(uuid, brand, starts_with(x))
  
}) %>% Reduce(function(x, y) left_join(x, y, by = c("uuid", "brand")), .)