以下是@Fnguyen使用的类似方法的解决方案，但使用了较新的pivot_longer和pivot_wider结构：

library(dplyr)
library(tidyr)

longer<-pivot_longer(dat, cols=-1, names_pattern = "(.*)(..)$", names_to = c("limit", "name")) %>% 
     mutate(limit=ifelse(limit=="", "value", limit))

answer <-pivot_wider(longer, id_cols = c(group, name), names_from = limit, values_from = value, names_repair = "check_unique")

大多数选择、分离、变异和重命名都发生在pivot函数调用中。

• • 更新：**

正则表达式"（. *）（..）$"表示：
（）（）找两部分
（. *）第一部分应包含零个或多个字符
(..)第二部分应该在字符串的“$”结尾只有2个字符

一个data.table版本（还不确定如何保留原始名称，以便您不需要发布替换它们https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/2551）：

library(data.table)
df <- data.table(dat)
v <- c("BP","HS","BB")
setnames(df, v, paste0("x",v) )

g <- melt(df, id.vars = "group",
     measure.vars = patterns(values = "x" ,
                             lower = "lower",
                             upper = "upper"),
     variable.name = "names")

g[names==1, names := "BP" ]
g[names==2, names := "HS" ]
g[names==3, names := "BB" ]

    group names values lower upper
 1:     1    BP   0.51  0.16  0.18
 2:   2.1    BP   0.67  0.09  0.11
 3:   2.2    BP   0.36  0.12  0.15
 4:   2.3    BP   0.09  0.13  0.16
 5:   2.4    BP   0.68  0.12  0.14
 6:     3    BP   0.53  0.14  0.16
 7:     1    HS   0.15  0.50  0.52
 8:   2.1    HS   0.09  0.66  0.68
 9:   2.2    HS   0.13  0.34  0.38
10:   2.3    HS   0.17  0.08  0.11
11:   2.4    HS   0.12  0.66  0.69
12:     3    HS   0.15  0.52  0.53
13:     1    BB   0.05  0.14  0.16
14:   2.1    BB   0.06  0.08  0.10
15:   2.2    BB   0.07  0.12  0.14
16:   2.3    BB   0.09  0.15  0.18
17:   2.4    BB   0.07  0.11  0.13
18:     3    BB   0.06  0.15  0.16

根据你的示例数据，这个使用dplyr的解决方案对我来说很有效：

library(dplyr)

dat %>%
  gather(key, values,-group) %>%
  mutate(names = gsub("lower","",gsub("upper","",key))) %>%
  separate(key, into = c("key1","key2") ,"[[:upper:]]", perl=T) %>%
  mutate(key1 = case_when(key1 == "" ~ "values", TRUE ~ key1)) %>%
  select(group,names,key1,values) %>%
  rowid_to_column() %>%
  spread(key1,values) %>%
  select(-rowid) %>%
  group_by(group,names) %>%
  summarise_all(mean,na.rm = TRUE)

我想从@Dave2e提供的答案中添加一个替代tidyverse解决方案。
像Dave 2 e的解决方案一样，它是一个两步的过程（* 首先重命名，然后重塑 *）。我使用rename_with将前缀“values”添加到名为“BP”、“HS”和“BB”的列中，而不是对数据进行两次整形。这对于在pivot_longer的names_to参数中使用.value标记时正确获取列名是必要的。

library(dplyr)
library(tidyr)

dat %>% 
  rename_with(~sub("^(BP|HS|BB)$", "values\\1", .)) %>%     # add prefix values
  pivot_longer(cols= -1,
               names_pattern = "(.*)(BP|HS|BB)$",
               names_to = c(".value", "names"))