假设我有一个这样的数据框：
df<-data.frame(quest.id=1:4,
rep.c1=c("a","none","b","none"),
rep.n1=c(101,0,103,0),
rep.c2=c("none","c","b","a"),
rep.n2=c(0,102,103,104))
c1和c2是对同一分类变量（cn）的观察，以及n1和n2是同一数字变量的一部分（ nn）。 c1中的观察结果与n1中的观察结果相对应（c2和n2的观察结果相同。此外，确实存在大量缺失值，此处将"none"编码为df.result<-data.frame(quest.id=c(1,2,3,3,4),
rep.cn=c("a","c","b","d","a"),
rep.nn=c(101,102,103,103,104))
相应的数值等于零。
我的目标是将数据重塑为长格式。最终结果应如下所示：
c1只剩下两列，一列用于类别，另一列用于相应的数值。所有“缺失”都将被删除。我尝试使用reshape包，但不知怎的，它在某些方面变得非常复杂。
这个简单的例子说明了变量只分为两列（c2和n1以及n2和array_values($ids)）的情况。但是我的真实数据每个都包含十个列。为了创建一个简单的例子，我在这里简化为两列。然而，如果答案可以生成两个以上的两列，那将会很棒。