Разделить столбец в R на несколько столбцов на основе значения столбца

Вы можете использовать separate, а затем pivot_wider:

library(tidyverse)

tibble(df) |> 
  separate_longer_delim(category, delim = ", ") |> 
  pivot_wider(names_from = category, values_from = category, names_prefix = "category") |> 
  select(starts_with('category'), othercolumn)

# A tibble: 4 × 4
  category1 category2 category3 othercolumn
  <chr>     <chr>     <chr>     <chr>      
1 1         2         NA        Grealish   
2 1         NA        3         Saka       
3 NA        NA        3         Henry      
4 NA        2         3         Jesus     

В базе R вы можете сделать:

Использование strsplt для разделения чисел и преобразования их в числовые

setName возврат в lapply и cbind во фрейм данных

nums <- strsplit(df$category, ",") |> 
  type.convert(as.is = T)

cbind(df[1], do.call(rbind, lapply(nums, \(x){
    sq <- seq(max(unlist(nums)))
    ifelse(sq %in% x , sq, NA ) |> 
      setNames(paste0("category", sq))
  })), df[-1])

  category category1 category2 category3 othercolumn
1     1, 2         1         2        NA    Grealish
2     1, 3         1        NA         3        Saka
3        3        NA        NA         3       Henry
4     2, 3        NA         2         3       Jesus

Мы можем использовать fastDummies для создания фиктивных столбцов, а затем изменить значения

library(fastDummies)
library(dplyr)
df %>% 
 dummy_cols('category', split = ",\\s*") %>% 
 mutate(across(starts_with('category_'), ~ (NA^!.x) * 
     readr::parse_number(cur_column()))) %>%
 relocate(othercolumn, .after = last_col())

-выход

  category category_1 category_2 category_3 othercolumn
1     1, 2          1          2         NA    Grealish
2     1, 3          1         NA          3        Saka
3        3         NA         NA          3       Henry
4     2, 3         NA          2          3       Jesus

Вот вариант data.table с использованием dcast

dcast(
  setDT(df)[
    , strsplit(category, ", "),
    .(category, othercolumn)
  ][
    ,
    V2 := paste0("category_", V1)
  ],
  category + othercolumn ~ V2,
  value.var = "V1"
)

который дает

   category othercolumn category_1 category_2 category_3
1:     1, 2    Grealish          1          2       <NA>
2:     1, 3        Saka          1       <NA>          3
3:     2, 3       Jesus       <NA>          2          3
4:        3       Henry       <NA>       <NA>          3