gather函数位于正确的位置，实际上您需要unite而不是separate。您可能还需要lubridate包中的内容来转换日期和时间。 （gather的语法对于人们来说可能很奇怪，如果发现更简单，新的pivot_longer函数将执行相同的工作。）

library(tidyverse)
library(lubridate)
df %>%
  mutate(Day = mdy(Day)) %>%
  gather(key = "time_block",value = "Concentration",-Day) %>%
  separate(time_block,into = c("from","to"),sep = "-",remove = FALSE) %>%
  # Hopefully times are on a 24-hour clock,else you have more work to do
  mutate(timestamp_string = paste0(as.character(Day)," ",from)) %>%
  mutate(timestamp_dt = ymd_hm(timestamp_string))

输出最终看起来像这样。

         Day time_block from   to Concentration timestamp_string        timestamp_dt
1  2019-01-20  0:00-1:00 0:00 1:00         0.045  2019-01-20 0:00 2019-01-20 00:00:00
2  2019-01-21  0:00-1:00 0:00 1:00         0.058  2019-01-21 0:00 2019-01-21 00:00:00
3  2019-01-20  1:00-2:00 1:00 2:00         0.258  2019-01-20 1:00 2019-01-20 01:00:00
4  2019-01-21  1:00-2:00 1:00 2:00         0.125  2019-01-21 1:00 2019-01-21 01:00:00

您也可以使用pivot_longer

library(tidyverse)
df %>% 
 pivot_longer(-Day,names_to = "time",values_to = "value") %>% 
  mutate(day_time = lubridate::mdy_hm(paste(Day,sub("X","",time))))

如果您的数据格式如下：

df <-data.frame(
  Day = c("01/20/2019","01/21/2019"),`0:00` = c(0.045,0.058),`1:00` = c(0.258,0.125),`2:00` = c(0.335,0.187),`3:00` = c(0.347,0.177),`4:00` = c(0.255,0.275),`5:00` = c(0.198,0.389)) 

您可以尝试（未运行代码）

library(reshape)
yournewdata<-melt(data=yourdata,id.vars=Day)

时间：在您的示例中，您的时间没有以与R日期格式兼容的格式给出。 （R中没有时间范围）。因此，您的数据应转换为小时。我可以通过在执行融化操作之前重命名列来实现。

colnames（mydata）

在将它们转换为时间值之前，应将它们从因子更改为数值。