对于这样的问题，将日期拆分为单独的列首先，然后使用pivot_wider：

library(tidyverse)

data <- tibble(date = c('1950-01-01', '1950-01-02'),
               precip = c(2.5, 1.5))

data

date       precip
  <chr>       <dbl>
1 1950-01-01    2.5
2 1950-01-02    1.5

data.wide <- data %>% 
  mutate(date = as.Date(date),
         year = year(date),
         month = month(date),
         day = day(date)) %>% 
  select(-date) %>% 
  pivot_wider(names_from = day, values_from = precip)

data.wide

# A tibble: 1 × 4
   year month   `1`   `2`
  <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1  1950     1   2.5   1.5

此外，这是一个非常常见和标准的问题，在这个网站和其他网站上都有许多答案。这值得培养你的搜索能力，特别是对于像pivot_wider()这样的基本函数的使用。记住在你的问题中包括示例数据，而不是表格，让你的回答者更容易！

我想你差不多到了-先去掉日期列，它应该可以工作：

library(tidyr)
library(dplyr)
library(lubridate)

df <- data.frame(date.  = c("1950-01-01", "1950-01-02", "1950-01-03"),
                 precipitation. = c(2.5, 1.5, 4)
                 )

df <- df %>%
  mutate(
    year = year(date.),
    month = month(date.),
    day = day(date.)
  )

df <- df %>%
  select(-date.)

wide_table <- pivot_wider(df, names_from = day, values_from = precipitation., names_prefix = "Day_", values_fill = NA)