这个包处理数据与excel包中的透视表有些类似
reshape包包含融合（melt)和重铸(cast），melt函数是将宽数据变为长数据，而cast则是将长数据变为宽数据。
melt函数就是将很宽的表融合成一列，变成很长的表，之后设定id.var=month和day就是固定搜索宽表中带有月日的列。这里我们使用airquality内置数据集作为示例。
因为初始数据集有六列数据。
但是melt函数只将前四列进行了数据融合，我这里猜测是无论什么数据集，他默认会将后两列作为ID，并且我们不用id.vars指明就不会显示。所以我们需要指明melt函数前四列作为变量值，后两列month和day作为ID。
图3和图1可以对照参考
cast函数分为dcast函数和acast函数，dcast函数用于重铸数据框，而acast函数用于重铸向量，矩阵或者数组。
指定重铸格式
这里按月份指定重铸，不知道应该对每月的数据进行何种处理则会报错。所以我们通过fun.aggregate参数指定计算函数,na.rm=T则用来计算时去除缺失值
在数据分析过程中，利用各种图表进行数据探索是必要的前期工作。描述性统计中就包括了直方图、散点图等工具来探索连续数据，对于分类数据，则可以采用条形图、交叉分组表等工具。Excel中所谓的“数据透视表”，其实就是一个交互式的交叉分组表。在R语言中可以很容易的用table()等函数得到相应的结果。对于一些更为复杂的任务，就需要其它的函数或包来完成。本例先以iris数据集为研究对象示范一些基本函数的用法，再介绍reshape包的强大功能。iris数据集中有五个变量，其中Species表示鸢尾属花的子类，其它四个变量分别是花瓣和萼片的长度和宽度。你可以用head(iris)来观察原始数据的一些样本。我们的第一个任务是想计算不同种类花在四个指标上的平均值。用到的函数有tapply，by及aggregate。这篇文章对它们有所涉及。
将数据解包后，先用tapply函数尝试，但会发现该函数一次只允许输入一个变量。如果要完全四个变量的计算可能得用到循环。放弃这个函数来试试用by函数，该函数可以一次输入多个变量，但输出结果为一个list格式，还需要用do.call函数进行整合，有点麻烦。最方便友好的还是aggregate函数，直接输出为数据框格式。另外它还允许用公式来设置分组因子。
attach(iris)
names(iris)
tapply(X=Sepal.Length,INDEX=Species,FUN=mean)
temp <-by(data=iris[,1:4],INDICES=Species,FUN=mean)
do.call(rbind,temp)
aggregate(x=iris[,1:4],by=list(Species),FUN=mean)
aggregate(.~ Species, data = iris, mean)aggreagate函数表现已然不错，但还不够强大。比如说它没法直接得出表格的边际值，所以下面就请出本场的主角，即reshape包中的两员大将：melt与cast。这两个通常是配合使用，melt专门负责“融合”原始数据，形成长型（long）数据结构。cast则专职将融合后的数据“重铸”为新的形式（让人想起了“铁索连环”）。基本上只要有这两个函数，就能统一解决所有的汇总问题。
还是以上面的问题为例子，先加载reshape包，然后用melt函数进行融合数据，其中参数id指定了用Species为编号变量，measure参数用来指定分析变量（即被融合的变量），本例中只指定了参数id，所以原始数据中未包括在id中的其它变量均指定为分析变量。你可以观察到新的数据iris.melt其实就是堆叠（stack）后的数据。然后我们再用cast来重铸，cast函数中可以使用公式，波浪号左侧变量将纵列显示，右侧变量将以横行显示。margins参数设定了以列作为边际汇总方向。如果希望在计算中只包括两种花，可以使用subset参数。
library(reshape)
iris.melt <- melt(iris,id='Species')
cast(Species~variable,data=iris.melt,mean,margins="grand_row")
cast(Species~variable,data=iris.melt,mean,
subset=Species %in% c('setosa','versicolor'),
margins='grand_row')reshape包的作者也是ggplot2包的开发者，这个牛人是个完美主义者，在reshape包推出五年后，他重构代码推出了新的reshape2包。这个新包的特性在于：
改进算法，使计算与内存使用效能增强；
用dcast和acast代替了原来的cast函数；
用变量名来设定边际参数；
删除cast中的一些特性，因为他确认plyr包能更好的处理；
所有的melt函数族都增加了处理缺失值的参数。
下面我们以diamonds数据为例，来完成一个略为复杂的任务。我们希望计算不同切工和不同纯净度条件下，钻石的单位平均价格，并加以比较。首先加载reshape2包和ggplot2包，然后取子集。将原始数据融合，以切工、颜色和净度为编号变量。再利用dcast函数重铸数据，得到汇总结果。计算出单位价格，最后用条形图表现结果。
library(reshape2)
library(ggplot2)
data <- diamonds[1:7]
data.melt <- melt(data,id=c('cut','color','clarity'))
diam.sum <- dcast(data.melt,cut+clarity~variable,
subset=.(variable %in% c('price','carat')),mean)
diam.sum$average <- diam.sum$price/diam.sum$carat
p <- ggplot(diam.sum,aes(cut,average,fill=clarity))
p + geom_bar(position='dodge')
除了reshape包以外，R语言中还有stack、unstack、reshape等函数能完成类似的工作，但论功能的强大，还是首推reshape包中的哼哈二将。
宽数据是指数据集对所有的变量进行了明确的细分，各变量的值不存在重复循环的情况也无法归类。数据总体的表现为 变量多而观察值少。每一列为一个变量，每一行为变量所对应的值。例如s1-s10为变量名：
长数据是指数据集中的变量没有做明确的细分，即变量中至少有一个变量中的元素存在值严重重复循环的情况（可以归为几类），表格整体的形状为长方形，即 变量少而观察值多。一列包含了所有的变量，而另一列则是与之相关的值。例如S包含了所有的变量名：
长数据与宽数据之间的转换通常是作图需要，宽数据格式无法利用ggplot做出图形。例如分组柱状图等均需要长数据。此外，当数据清洗完成后，导入某些软件时，例如导入SPSS软件进行方差分析或者相关性分析等时候，宽数据格式会更好。因此需要对数据进行长宽格式相互转换。
目前常用的转换方式有两种，分别是手动复制粘贴和软件辅助(本文仅涉及R语言：R语言主要有tidyr包和reshape2包)。如数据量小的话，手动复制粘贴也是可以的；但当数据量十分庞大时，利用软件转换还是比较方便的。本文介绍R语言的tidyr包和reshape2包，掌握好这两个包的转换方法，数据前处理将会轻松很多。
可以通过R语言判断两种方法转化后的数据是否完全一致
可以用R语言判断两种方法转化后的数据是否完全一致，返回TRUE则为完全相等
由于data_wide_s的s1-s10并非按照数字顺序排列,因此有FALSE,但实际上是没有问题的
通过这里也可以看到，两种方法转换的数据观测值数和变量数一致，说明没有问题。
[1] https://blog.csdn.net/Ray_zhu/article/details/78679913
[2] https://cran.r-project.org/web/packages/tidyr/index.html
[3] https://cran.r-project.org/web/packages/reshape2/index.html
