下面是一个可复制的小例子，来自于原创者提供的数据。不需要美元语法的数据框名称（即LMS_df$）。没有美元语法，它就可以工作到目前为止。可以用names_prefix = "Training_"添加名称前缀：

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- tribble(
~ID,    ~Title,       ~Training_Time,  ~Percent_Complete,
1,     "New",         1,                100,
1,     "Hazmat",      5,                100,
1,     "Management",  12,               100
)

df %>%
  pivot_wider(-ID,
    names_from = Title,
    values_from = Training_Time,
    names_prefix = "Training_"
  )
#> # A tibble: 1 × 4
#>   Percent_Complete Training_New Training_Hazmat Training_Management
#>              <dbl>        <dbl>           <dbl>               <dbl>
#> 1              100            1               5                  12

创建于2023年3月9日，使用reprex v2.0.2
最后一点：这是一种特殊情况，因为对于所有Title，Percent_Complete都等于100。否则，您将为每个百分比获得单独的行，并为所有不匹配的情况获得NA。

一种可能的方法是：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% 
  pivot_wider(names_from = Title,
              values_from = Training_Time, 
              names_glue = "Training_{Title}") %>% 
  select(-ID)

Percent_Complete Training_New Training_Hazmat Training_Management
             <int>        <int>           <int>               <int>
1              100            1               5                  12

data.table的选项

library(data.table)
 dcast(setDT(df), Percent_Complete ~ paste0("Training_", Title), value.var = "Training_Time")

• 输出

Percent_Complete Training_Hazmat Training_Management Training_New
1:              100               5                  12            1