通过按相同的变量重新排列列，然后按时间排序来清理宽数据

是一种数据清洗的方法。它可以帮助我们整理和清理大量的宽数据，使其更易于分析和使用。

具体步骤如下：

1. 确定需要清理的宽数据集，该数据集通常包含多个变量和时间戳。
2. 根据需要清理的变量，重新排列数据集的列，使相同变量的数据排列在一起。
3. 对于每个变量，按时间排序数据，以确保数据按照时间顺序排列。
4. 根据清洗的需求，对数据进行处理，例如去除重复值、填充缺失值、处理异常值等。
5. 完成数据清洗后，可以将数据导出或继续进行后续的数据分析和处理。

这种清理宽数据的方法适用于各种领域和场景，例如金融、医疗、电商等。它可以帮助数据分析师和开发工程师更好地理解和利用数据，从而做出更准确的决策和预测。

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