使用多个ID列和值列通过pivot_longer()简化gather()

使用多个ID列和值列通过pivot_longer()简化gather()是一种数据重塑的操作，用于将宽格式的数据转换为长格式。在云计算领域中，这种操作常用于处理大规模的数据集，以便进行分析和可视化。

pivot_longer()是一个函数，它可以将多个列同时转换为两列：一个用于存储原始列名的列，一个用于存储原始列值的列。这种转换可以简化数据集的结构，使得数据更易于处理和分析。

使用pivot_longer()的步骤如下：

1. 导入必要的库和数据集。
2. 使用pivot_longer()函数，指定要转换的列和新列的名称。
3. 可选地，可以使用其他参数来进一步定制转换的行为，例如指定要保留的列、重命名新列等。
4. 将转换后的数据集保存到新的变量中，以便后续使用。

使用pivot_longer()的优势包括：

1. 简化数据集结构：将宽格式的数据转换为长格式，使得数据更易于处理和分析。
2. 提高数据处理效率：通过将多个列同时转换为两列，减少了数据集的宽度，从而提高了数据处理的效率。
3. 方便数据分析和可视化：长格式的数据更适合进行统计分析和可视化，可以更方便地进行数据探索和发现。

使用pivot_longer()的应用场景包括：

1. 数据清洗和预处理：在数据分析和建模之前，通常需要对原始数据进行清洗和预处理。使用pivot_longer()可以方便地将多个相关的列转换为长格式，以便进行进一步的数据处理。
2. 数据分析和可视化：在进行数据分析和可视化时，常常需要将数据转换为适合分析和可视化的格式。使用pivot_longer()可以将宽格式的数据转换为长格式，以便进行统计分析和可视化。
3. 数据集成和整合：在多个数据源的情况下，常常需要将不同数据源的数据整合到一个数据集中。使用pivot_longer()可以方便地将多个相关的列整合到一个长格式的数据集中。

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