我有一个已经以这种方式格式化的数据框：
Pair Count TC CF/TC
1 KbFk6/KbFk2 2 27 0.07407407
2 KbFk4/KbFk2 1 27 0.03703704
3 PeHa58/KbFk2 1 27 0.03703704
4 PeHa12/KbFk2 1 27 0.03703704
5 PeHa10/KbFk2 1 27 0.03703704
6 PeHa22/KbFk2 1 27 0.03703704
7 PeHa50/KbFk2 1 27 0.03703704
8 PeHa11/KbFk2 1 27 0.03703704
9 PeHa26/KbFk2 1 27 0.03703704
10 PeHa51/KbFk2 1 27 0.03703704
11 PeHa67/KbFk2 1 27 0.03703704
12 PeHa8/KbFk2 1 27 0.03703704
13 PeHa25/KbFk2 1 27 0.03703704
14 PeHa30/KbFk2 1 27 0.03703704
15 PeHa47/KbFk2 1 27 0.03703704
16 PeHa45/KbFk2 1 27 0.03703704
17 PeHa52/KbFk2 1 27 0.03703704
18 PeHa17/KbFk2 1 27 0.03703704
19 PeHa43/KbFk2 1 27 0.03703704
20 PeHa58/KbFk6 1 27 0.03703704
21 PeHa12/KbFk6 1 27 0.03703704
22 PeHa10/KbFk6 1 27 0.03703704
23 PeHa22/KbFk6 1 27 0.03703704
24 PeHa50/KbFk6 1 27 0.03703704
25 PeHa11/KbFk6 1 27 0.03703704
26 PeHa26/KbFk6 1 27 0.03703704
27 PeHa51/KbFk6 1 27 0.03703704
28 PeHa67/KbFk6 1 27 0.03703704
29 PeHa8/KbFk6 1 27 0.03703704
30 PeHa25/KbFk6 1 27 0.03703704
而且我的矩阵格式如下：
EeBi3 EeBi4 EeBi18 EeBi19 EeBi20 EeBi23 EeBi27 EeBi34 KbFk2 KbFk4 KbFk6 PeHa8 PeHa10
EeBi3 0.0000000 0.30663054 0.30939201 0.31964525 0.0159719 0.200989592 0.29318178 0.1162526 0.2489781 0.09343830 0.4376092 0.28687875 0.35159621
EeBi4 0.3066305 0.00000000 0.02987622 0.11442012 0.3137519 0.333896798 0.08233566 0.3839975 0.4120018 0.30765367 0.2593018 0.15041463 0.27422173
EeBi18 0.3093920 0.02987622 0.00000000 0.08480880 0.3151130 0.318278424 0.05511679 0.3789155 0.4316341 0.30132272 0.2884377 0.12382093 0.24602851
EeBi19 0.3196452 0.11442012 0.08480880 0.00000000 0.3212185 0.274155334 0.03894638 0.3640993 0.4838800 0.28618071 0.3731422 0.05429169 0.16382697
EeBi20 0.0159719 0.31375186 0.31511302 0.32121855 0.0000000 0.188280009 0.29625886 0.1005033 0.2628903 0.08056380 0.4516085 0.28621750 0.34553757
EeBi23 0.2009896 0.33389680 0.31827842 0.27415533 0.1882800 0.000000000 0.27230274 0.1439996 0.4494438 0.10773002 0.5530131 0.22094569 0.20590374
EeBi27 0.2931818 0.08233566 0.05511679 0.03894638 0.2962589 0.272302737 0.00000000 0.3479591 0.4467920 0.26956435 0.3412793 0.06870414 0.19191949
EeBi34 0.1162526 0.38399750 0.37891551 0.36409933 0.1005033 0.143999586 0.34795908 0.0000000 0.3469285 0.07839490 0.5480826 0.31866487 0.34135589
KbFk2 0.2489781 0.41200179 0.43163407 0.48387998 0.2628903 0.449443831 0.44679200 0.3469285 0.0000000 0.34232527 0.3783952 0.47407413 0.57176468
KbFk4 0.0934383 0.30765367 0.30132272 0.28618071 0.0805638 0.107730017 0.26956435 0.0783949 0.3423253 0.00000000 0.4877729 0.24203774 0.27817792
KbFk6 0.4376092 0.25930176 0.28843765 0.37314224 0.4516085 0.553013136 0.34127927 0.5480826 0.3783952 0.48777287 0.0000000 0.40799603 0.53306173
PeHa8 0.2868788 0.15041463 0.12382093 0.05429169 0.2862175 0.220945691 0.06870414 0.3186649 0.4740741 0.24203774 0.4079960 0.00000000 0.12569638
PeHa10 0.3515962 0.27422173 0.24602851 0.16382697 0.3455376 0.205903745 0.19191949 0.3413559 0.5717647 0.27817792 0.5330617 0.12569638 0.00000000
PeHa11 0.3266313 0.19913019 0.17049466 0.08777039 0.3238718 0.225254817 0.11719478 0.3420208 0.5260750 0.26935327 0.4583761 0.05591193 0.07605928
PeHa12 0.3367256 0.25685361 0.22895587 0.14776433 0.3311734 0.199071506 0.17451819 0.3311436 0.5544202 0.26576569 0.5153881 0.10762639 0.01867100
PeHa17 0.3226647 0.22348872 0.19556777 0.11480606 0.3185359 0.204898410 0.14115379 0.3284669 0.5319505 0.25865025 0.4821449 0.07477337 0.05098563
PeHa22 0.3192500 0.18051405 0.15192028 0.06971327 0.3173386 0.229989867 0.09858663 0.3408997 0.5129427 0.26656850 0.4397559 0.03963477 0.09435762
PeHa25 0.3499101 0.18520962 0.15549736 0.07084135 0.3483912 0.259937765 0.10726345 0.3728101 0.5380142 0.29849906 0.4434609 0.06489490 0.10213880
PeHa26 0.1877320 0.32395308 0.30917395 0.26804570 0.1753025 0.014166801 0.26442013 0.1362758 0.4359037 0.09476091 0.5403134 0.21548450 0.20874388
PeHa30 0.1956270 0.32984662 0.31455875 0.27161616 0.1830246 0.005714928 0.26905891 0.1407653 0.4439777 0.10246103 0.5478803 0.21864639 0.20693512
PeHa43 0.3358969 0.20661476 0.17768612 0.09399550 0.3329394 0.230353071 0.12508568 0.3494262 0.5361312 0.27739154 0.4659164 0.06557053 0.07056457
PeHa45 0.3025261 0.20539838 0.17835277 0.10133805 0.2989947 0.196441684 0.12334593 0.3138035 0.5091367 0.24196955 0.4630190 0.05508370 0.07192619
PeHa47 0.2138750 0.33400149 0.31728296 0.26975857 0.2014510 0.014273766 0.26989353 0.1581370 0.4619302 0.12090088 0.5575339 0.21603364 0.19424960
PeHa50 0.2468650 0.36568309 0.34748133 0.29434339 0.2336665 0.047023708 0.29810038 0.1785470 0.4956838 0.15342675 0.5934922 0.24008087 0.19860087
PeHa51 0.1730793 0.33592434 0.32283678 0.28635167 0.1596276 0.031828605 0.28029671 0.1125863 0.4220459 0.07977824 0.5442145 0.23473247 0.23297788
PeHa52 0.3030116 0.18863513 0.16123152 0.08357227 0.3004033 0.208501727 0.10638561 0.3207493 0.5031884 0.24716364 0.4468453 0.03909335 0.08660320
PeHa58 0.2069011 0.33127083 0.31505394 0.26918808 0.1944690 0.008221430 0.26832527 0.1520985 0.4549954 0.11391921 0.5529698 0.21571158 0.19799795
PeHa67 0.3270270 0.23218661 0.20422008 0.12315449 0.3225332 0.203926993 0.14985361 0.3299117 0.5384731 0.26116032 0.4908683 0.08346663 0.04226329
我试图获取在矩阵中每对发现的值，并将其添加到数据帧中的同一对，并将所述值作为数据帧中的一列。配对也必须是唯一的且不能重复，即A / B和B / A。我该怎么办？
我们可以在定界符/处分割'pair'列，然后使用pivot_wider将其旋转为宽格式。>
library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>%
group_by(Pair) %>%
mutate(rn = row_number()) %>%
separate(Pair, into = c("Pair1", "Pair2")) %>%
select(-TC, -Count) %>%
pivot_wider(names_from = Pair2, values_from = CF.TC)