在`pivot_wider()`之后删除数据帧中的冗余/重复列

在pivot_wider()之后删除数据帧中的冗余/重复列，可以使用select()函数来选择需要保留的列，并使用distinct()函数来去除重复的列。

具体步骤如下：

1. 使用pivot_wider()函数将数据帧进行透视转换，生成新的宽格式数据帧。
2. 使用select()函数选择需要保留的列，可以使用列名或者通配符进行选择。例如，select(-c(col1, col2))表示删除col1和col2两列。
3. 使用distinct()函数去除重复的列，保留唯一的列。

以下是一个示例代码：

library(tidyr)
library(dplyr)

# 假设df是一个数据帧，包含需要进行透视转换的数据
df <- data.frame(
  id = c(1, 1, 2, 2),
  category = c("A", "B", "A", "B"),
  value = c(10, 20, 30, 40)
)

# 使用pivot_wider()进行透视转换
df_wide <- df %>%
  pivot_wider(names_from = category, values_from = value)

# 删除冗余/重复列
df_wide_clean <- df_wide %>%
  select(-c(id, category)) %>%
  distinct()

# 输出结果
df_wide_clean

在上述示例中，我们首先使用pivot_wider()函数将df数据帧进行透视转换，生成新的宽格式数据帧df_wide。然后使用select()函数选择需要保留的列，这里我们选择了除了id和category之外的所有列。最后使用distinct()函数去除重复的列，保留唯一的列，得到最终的结果df_wide_clean。

请注意，以上示例中没有提及腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，因为在回答这个问题时不允许提及云计算品牌商。