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我会尝试回答你的问题，同时也会告诉你如何写出更有效的问题，以鼓励人们回答。正如@Sotos评论的那样，关键是可重复性。此外，它有助于创建一个"最小"的工作示例，删除大量不必要的数据，以澄清过程。
这段代码创建了一个小的 Dataframe ，类似于您开始时使用的 Dataframe 。

library(tidyr)

df_wide <- tibble(id = 1:3,
                  mon = rnorm(3),
                  tue = rnorm(3),
                  wed = rnorm(3),
                  thr = rnorm(3))
df_wide
#> # A tibble: 3 × 5
#>      id    mon    tue    wed    thr
#>   <int>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#> 1     1 -0.779 -0.691  1.22  -0.354
#> 2     2  1.16   0.650  0.824 -0.569
#> 3     3  0.128 -1.79  -1.31  -1.33

由reprex package（v2.0.1）于2023年2月1日创建
为了把你的 Dataframe 转换成长格式，你可以使用tidyr包中的pivot_longer函数。你可以通过输入?pivot_longer找到关于使用这个函数的更详细的帮助。

library(tidyr)

df_wide <- tibble(id = 1:3,
                  mon = rnorm(3),
                  tue = rnorm(3),
                  wed = rnorm(3),
                  thr = rnorm(3))
df_wide
#> # A tibble: 3 × 5
#>      id    mon    tue    wed    thr
#>   <int>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#> 1     1 -0.864  1.18   0.605 -0.337
#> 2     2 -0.261  0.224 -1.16  -0.359
#> 3     3 -1.28  -0.849  0.333  0.896
df_long <- pivot_longer(data = df_wide,
                        cols = 2:5,
                        names_to = "wday",
                        values_to = "duration")
df_long
#> # A tibble: 12 × 3
#>       id wday  duration
#>    <int> <chr>    <dbl>
#>  1     1 mon     -0.864
#>  2     1 tue      1.18 
#>  3     1 wed      0.605
#>  4     1 thr     -0.337
#>  5     2 mon     -0.261
#>  6     2 tue      0.224
#>  7     2 wed     -1.16 
#>  8     2 thr     -0.359
#>  9     3 mon     -1.28 
#> 10     3 tue     -0.849
#> 11     3 wed      0.333
#> 12     3 thr      0.896

由reprex package（v2.0.1）于2023年2月1日创建