在重塑这个数据集时，我坚持使用"pivot_longer“。

在重塑数据集时，使用"pivot_longer"是一种常见的方法。"pivot_longer"是数据重塑的操作之一，它能够将宽格式的数据转换为长格式的数据。下面是完善且全面的答案：

"Pivot_longer"是一个函数，通常在数据处理和分析中使用。它属于数据重塑的技术，用于将宽格式的数据转换为长格式的数据。在宽格式中，每一列代表一个变量，而在长格式中，每个变量被拆分为多个列，并且每一行代表一个观察值。

优势：

1. 数据规范化：使用"pivot_longer"可以将数据集转换为一种更规范化的格式，更适合进行后续的数据分析和处理。
2. 灵活性：通过"pivot_longer"可以灵活地转换数据集，根据需要选择需要转换的变量和列名。
3. 可读性：长格式的数据集更易读，更符合数据分析的思维逻辑。

应用场景：

1. 数据整合：当数据集中某些变量跨列存储时，使用"pivot_longer"可以将其整合到一个列中，便于分析和处理。
2. 数据可视化：长格式的数据集在进行数据可视化时更容易操作，"pivot_longer"可以将数据转换为适合绘图的形式。
3. 数据分析：在某些数据分析场景中，长格式的数据集更适合进行统计计算和模型建立。

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