blocks|key|3520434|text|splitstackshape包是为这样的操作而制作的，|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3520435|library(splitstackshape)

cSplit(Input,+names(Input),+type.convert+=+'as.is')

#+++Col1_1+Col1_2+Col1_3+Col2_1+Col2_2+Col2_3+Col3_1+Col3_2+Col3_3
#1:++++++a++++++b++++++c++++++c++++++b++++++e++++++e++++++f++++++g
#2:++++++9++++++a++++++5++++++4++++++r++++++t++++++y++++++z++++++d|code-block|syntax|javascript|3520436|entityMap^0|0|F|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|P|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|Q|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

The package <code>splitstackshape</code> is made for such operations,
<pre><code>library(splitstackshape)

cSplit(Input, names(Input), type.convert = 'as.is')

# Col1_1 Col1_2 Col1_3 Col2_1 Col2_2 Col2_3 Col3_1 Col3_2 Col3_3
#1: a b c c b e e f g
#2: 9 a 5 4 r t y z d
</code></pre>

blocks|key|3520499|text|Sotos已经提供了一个更好的建议，但是这里有一个替代的dplyr/tidyr解决方案：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3520500|library(dplyr)
library(tidyr)
++
Input+%25>%25
++mutate(id+=+row_number())+%25>%25
++pivot_longer(-id)+%25>%25
++separate(value,+c('1',+'2',+'3'))+%25>%25
++pivot_wider(names_from=name,+names_glue+=+"{name}_{.value}",+values_from+=+'1':'3')+%25>%25
++select(-id)

#>+#+A+tibble:+2+×+9
#>+++Col1_1+Col2_1+Col3_1+Col1_2+Col2_2+Col3_2+Col1_3+Col2_3+Col3_3
#>+++<chr>++<chr>++<chr>++<chr>++<chr>++<chr>++<chr>++<chr>++<chr>+
#>+1+a++++++c++++++e++++++b++++++b++++++f++++++c++++++e++++++g+++++
#>+2+9++++++4++++++y++++++a++++++r++++++z++++++5++++++t++++++d|code-block|syntax|javascript|3520501|entityMap^0|S|5|Y|5|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|R|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|S|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

Sotos already provided a better suggestion, but here's an alternative <code>dplyr</code>/<code>tidyr</code> solution:
<pre><code>library(dplyr)
library(tidyr)
 
Input %&gt;%
 mutate(id = row_number()) %&gt;%
 pivot_longer(-id) %&gt;%
 separate(value, c('1', '2', '3')) %&gt;%
 pivot_wider(names_from=name, names_glue = &quot;{name}_{.value}&quot;, values_from = '1':'3') %&gt;%
 select(-id)

#&gt; # A tibble: 2 × 9
#&gt; Col1_1 Col2_1 Col3_1 Col1_2 Col2_2 Col3_2 Col1_3 Col2_3 Col3_3
#&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; &lt;chr&gt; 
#&gt; 1 a c e b b f c e g 
#&gt; 2 9 4 y a r z 5 t d
</code></pre>

blocks|key|3520521|text|使用base+R使用read.csv|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|3520522|read.csv(text+=+do.call(paste,+c(Input,+sep+=+",")),+header+=+FALSE)
++V1+V2+V3+V4+V5+V6+V7+V8+V9
1++a++b++c++c++b++e++e++f++g
2++9++a++5++4++r++t++y++z++d|code-block|syntax|javascript|3520523|entityMap^0|2|6|A|8|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@$9|N|A|O|B|C]|$9|P|A|Q|B|C]]|D|@]|E|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|R|8|@]|D|@]|E|$I|J]]|$1|K|3|-4|5|6|7|S|8|@]|D|@]|E|$]]]|L|$]]

With <code>base R</code> using <code>read.csv</code>
<pre><code>read.csv(text = do.call(paste, c(Input, sep = &quot;,&quot;)), header = FALSE)
 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9
1 a b c c b e e f g
2 9 a 5 4 r t y z d
</code></pre>

I have a data frame which is having multiple columns each column is having string values. I want to split column values by coma separator in the output data frame. Input and required output are as below
<pre><code>Col1=c(&quot;a,b,c&quot;,&quot;9,a,5&quot;)
Col2=c(&quot;c,b,e&quot;,&quot;4,r,t&quot;)
Col3=c(&quot;e,f,g&quot;,&quot;y,z,d&quot;)
Input=data.frame(Col1,Col2,Col3)

Column1=c(&quot;a&quot;,&quot;9&quot;)
Column2=c(&quot;b&quot;,&quot;a&quot;)
Column3=c(&quot;c&quot;,&quot;5&quot;)
Column4=c(&quot;c&quot;,&quot;4&quot;)
Column5=c(&quot;b&quot;,&quot;r&quot;)
Column6=c(&quot;e&quot;,&quot;t&quot;)
Column7=c(&quot;e&quot;,&quot;y&quot;)
Column8=c(&quot;f&quot;,&quot;z&quot;)
Column9=c(&quot;g&quot;,&quot;d&quot;)
Output=data.frame(Column1,Column2,Column3,Column4,Column5,Column6,Column7,Column8,Column9)
</code></pre>
If anyone know the solution please help.

applying str_split_fixed function simultaneously across multiple columns in r

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