在单个管道中使用tidyverse拆分、整形和绑定堆叠的宽数据

可以通过tidyr和dplyr包来实现。下面是具体的步骤：

1. 拆分：使用tidyr::pivot_longer()函数可以将宽数据转换为长数据。这个函数将每一列的数据转换为两列，一列是变量名列，一列是对应的值列。可以通过指定需要转换的列名或使用-表示选择除了特定列以外的所有列。
2. 整形：使用dplyr::group_by()函数按照某些列进行分组，然后使用dplyr::summarize()函数进行聚合操作，生成需要的结果。
3. 绑定堆叠：使用dplyr::bind_rows()函数可以将多个数据框绑定成一个数据框。如果需要堆叠的数据框列数和列名一致，可以使用dplyr::bind_cols()函数进行绑定。

下面是完整的代码示例：

library(tidyr)
library(dplyr)

# 1. 拆分
data_long <- data %>%
  pivot_longer(cols = -id, names_to = "variable", values_to = "value")

# 2. 整形
data_summarized <- data_long %>%
  group_by(id, variable) %>%
  summarize(total = sum(value))

# 3. 绑定堆叠
final_result <- bind_rows(data_summarized, data_long)

在这个例子中，我们首先使用pivot_longer()函数将宽数据转换为长数据。然后使用group_by()和summarize()函数进行聚合操作，得到所需的结果。最后使用bind_rows()函数将聚合后的数据和原始的长数据绑定在一起。

这样，就完成了在单个管道中使用tidyverse拆分、整形和绑定堆叠的宽数据的操作。这种方法可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以方便地进行多个操作的组合和扩展。

腾讯云相关产品：在数据分析和处理方面，腾讯云提供了强大的云原生数据库TencentDB、流行的云计算服务云函数SCF、数据仓库CDW、数据集成服务DataWorks等产品。具体介绍和相关文档可以参考腾讯云官方网站：腾讯云-数据分析和处理