我正在尝试旋转一个包含标题和副标题的表格，以便标题进入“日期”列，并且副标题是两列而不是重复。

这是我的数据的示例。

这是使用制作的dput()，因此在原始 Excel 文件中，每个日期都跨越两个子标题（“蓝色”和“绿色”），在 R 中，这些空白单元格被重新命名为 X.1、X.2 等。

table <- "          X    X.1 X02.Jul.12   X.2 X03.Jul.12   X.3 X04.Jul.12   X.4
1  category number       blue green       blue green       blue green
2         G      1          1     0          1     0          1     0
3         G      2          2    99          2    99          1    99
4         G      3          1     1          1    99          1    99
5         G      4          1     1          1     1          2    99
6         G      5          1     0          1     0          1    99
7         G      6          1    99          1     1          1    99
8         G      7          1     0          1     0          1     0
9         G      8          1     1          1     1          1    99
10        G      9          1     1          1     1          1     1
11        H      1          1     1          1     1          1     1
12        H      2          1    99          1     0          1     0
13        H      3          1     1          1     1          1    99
14        H      4          1    99          1     2          1    99
15        H      5          1     1          1     1          1     1
16        H      6          1     0          1     0          1    99
17        H      7          1     1          2     1          1    99
18        H      8          2     0          2     0          1     1
19        H      9          2     0          2     0          1     1"

#Create a dataframe with the above table
df <- read.table(text=table, header = TRUE)
df

下面是 Excel 中的示例：

这是我想要实现的期望输出：

虽然这可以在 Excel 中手动完成，但我有多个包含超过 100 个日期/列的文件，因此更愿意找到一种在 R 中清理它的方法。

任何帮助，将不胜感激！

Excel 代表

下面是数据集的表示，就好像它是从 Excel 中读取的，没有进行名称更正：

# Define the dataset.
df_excel <- structure(
  list(
    c("category", "G", "G", "G", "G", "G", "G", "G", "G", "G", "H", "H", "H", "H", "H", "H", "H", "H", "H"),
    c("number", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9"),
    `02.Jul.12` = c("blue", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "2"),
    c("green", "0", "99", "1", "1", "0", "99", "0", "1", "1", "1", "99", "1", "99", "1", "0", "1", "0", "0"),
    `03.Jul.12` = c("blue", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "2", "2", "2"),
    c("green", "0", "99", "99", "1", "0", "1", "0", "1", "1", "1", "0", "1", "2", "1", "0", "1", "0", "0"),
    `04.Jul.12` = c("blue", "1", "1", "1", "2", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1"),
    c("green", "0", "99", "99", "99", "99", "99", "0", "99", "1", "1", "0", "99", "99", "1", "99", "99", "1", "1")
  ),
  class = "data.frame",
  row.names = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19")
)

# Save dataset in Excel file ('reprex.xlsx') for reproducibility.
openxlsx::write.xlsx(x = df_excel, file = "./reprex.xlsx")

df %>%
  set_names(enframe(unlist(df[1,])) %>%
  mutate(name = na_if(name, ''))%>%
  fill(name)%>%
  transmute(nms = coalesce(str_c(name, value, sep='_'), value)) %>%
  pull(nms)) %>%
  slice(-1)%>%
  type.convert(as.is = TRUE)%>%
  pivot_longer(-c(category, number), names_to = c('Date', '.value'), 
               names_sep = '_', names_transform = list(Date = dmy)) %>%
  arrange(category, Date, number)

# A tibble: 54 x 5
   category number Date        blue green
   <chr>     <int> <date>     <int> <int>
 1 G             1 2012-07-02     1     0
 2 G             2 2012-07-02     2    99
 3 G             3 2012-07-02     1     1
 4 G             4 2012-07-02     1     1
 5 G             5 2012-07-02     1     0
 6 G             6 2012-07-02     1    99
 7 G             7 2012-07-02     1     0
 8 G             8 2012-07-02     1     1
 9 G             9 2012-07-02     1     1
10 G             1 2012-07-03     1     0
# ... with 44 more rows