使用dplyr整理多个列

gather 和 spread 难以想象的步骤。

library(tidyverse)
df <- data_frame(month_1 = c("Jan", "Feb", "Mar", "Jun"),
                        score_1 = c(4, 5, 6, 4),
                        month_2 = c("Jan", "Mar", NA, NA),
                        score_2 = c(3, 2, NA, NA),
                        month_3 = c("Feb", "Mar", "Jun", NA),
                        score_3 = c(8, 7, 4, NA))

# A tibble: 4 x 6
  month_1 score_1 month_2 score_2 month_3 score_3
  <chr>     <dbl> <chr>     <dbl> <chr>     <dbl>
1 Jan           4 Jan           3 Feb           8
2 Feb           5 Mar           2 Mar           7
3 Mar           6 NA           NA Jun           4
4 Jun           4 NA           NA NA           NA

我期望的结果是:

id month score
1  Jan   4
1  Feb   5
1  Mar   6
1  Jun   4
2  Jan   3
2  Mar   2
3  Feb   8  
3  Mar   7
3  Jun   4

melt(setDT(df), measure = patterns("^month", "^score"))

但由于没有等效的dplyr函数,我知道需要几个 传播 . 看起来我下面的解决方案应该行得通,但是第二个 出错:

df %>% 
  gather(key, value) %>% 
  mutate(id = parse_number(key),
         key = str_replace(key, "_[0-9]", "")) %>% 
  spread(key, value )

在把这个标为复制品之前,请试一试。类似的问题在现有列中具有唯一的id。这个例子在头中有id。