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
reshape2包的进化版—tidyr包
tidyr包的作者是Hadley Wickham。这个包常跟dplyr结合使用。
本文将演示tidyr包中下述四个函数的用法：
gather—宽数据转为长数据。类似于reshape2包中的melt函数
spread—长数据转为宽数据。类似于reshape2包中的cast函数
unit—多列合并为一列
separate—将一列分离为多列
下面使用datasets包中的mtcars数据集做演示。
library(tidyr)
library(dplyr)
head(mtcars)
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
Mazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4
Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4
Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1
Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1
Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2
Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1
为方便处理，在数据集中增加一列car
mtcars$car <- rownames(mtcars)
mtcars <- mtcars[, c(12, 1:11)]
gather
gather的调用格式为：
gather(data, key, value, ..., na.rm = FALSE, convert = FALSE)
这里，...表示需要聚合的指定列。
与reshape2包中的melt函数一样，得到如下结果：
mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, -car)
head(mtcarsNew)
car attribute value
1 Mazda RX4 mpg 21.0
2 Mazda RX4 Wag mpg 21.0
3 Datsun 710 mpg 22.8
4 Hornet 4 Drive mpg 21.4
5 Hornet Sportabout mpg 18.7
6 Valiant mpg 18.1
tail(mtcarsNew)
car attribute value
347 Porsche 914-2 carb 2
348 Lotus Europa carb 2
349 Ford Pantera L carb 4
350 Ferrari Dino carb 6
351 Maserati Bora carb 8
352 Volvo 142E carb 2
如你所见，除了car列外，其余列聚合成两列，分别命名为attribute和value。
tidyr很好的一点是可以只gather若干列而其他列保持不变。如果你想gather在map和gear之间的所有列而保持carb和car列不变，可以像下面这样做：
mtcarsNew <- mtcars %>% gather(attribute, value, mpg:gear)
head(mtcarsNew)
car carb attribute value
1 Mazda RX4 4 mpg 21.0
2 Mazda RX4 Wag 4 mpg 21.0
3 Datsun 710 1 mpg 22.8
4 Hornet 4 Drive 1 mpg 21.4
5 Hornet Sportabout 2 mpg 18.7
6 Valiant 1 mpg 18.1
spread
spread的调用格式为：
spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE)
与reshape2包中的cast函数一样，得到如下结果：
mtcarsSpread <- mtcarsNew %>% spread(attribute, value)
head(mtcarsSpread)
car carb mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear
1 AMC Javelin 2 15.2 8 304 150 3.15 3.435 17.30 0 0 3
2 Cadillac Fleetwood 4 10.4 8 472 205 2.93 5.250 17.98 0 0 3
3 Camaro Z28 4 13.3 8 350 245 3.73 3.840 15.41 0 0 3
4 Chrysler Imperial 4 14.7 8 440 230 3.23 5.345 17.42 0 0 3
5 Datsun 710 1 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4
6 Dodge Challenger 2 15.5 8 318 150 2.76 3.520 16.87 0 0 3
unite
unite的调用格式如下：
unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE)
where ... represents the columns to unite and col represents the c
这里，...表示需要合并的列，col表示合并后的列。
我们先虚构一些数据：
set.seed(1)
date <- as.Date('2016-01-01') + 0:14
hour <- sample(1:24, 15)
min <- sample(1:60, 15)
second <- sample(1:60, 15)
event <- sample(letters, 15)
data <- data.frame(date, hour, min, second, event)
data
date hour min second event
1 2016-01-01 7 30 29 u
2 2016-01-02 9 43 36 a
3 2016-01-03 13 58 60 l
4 2016-01-04 20 22 11 q
5 2016-01-05 5 44 47 p
6 2016-01-06 18 52 37 k
7 2016-01-07 19 12 43 r
8 2016-01-08 12 35 6 i
9 2016-01-09 11 7 38 e
10 2016-01-10 1 14 21 b
11 2016-01-11 3 20 42 w
12 2016-01-12 14 1 32 t
13 2016-01-13 23 19 52 h
14 2016-01-14 21 41 26 s
15 2016-01-15 8 16 25 o
现在，我们需要把date，hour，min和second列合并为新列datetime。通常，R中的日期时间格式为"Year-Month-Day-Hour:Min:Second"。
dataNew <- data %>%
unite(datehour, date, hour, sep = ' ') %>%
unite(datetime, datehour, min, second, sep = ':')
dataNew
datetime event
1 2016-01-01 7:30:29 u
2 2016-01-02 9:43:36 a
3 2016-01-03 13:58:60 l
4 2016-01-04 20:22:11 q
5 2016-01-05 5:44:47 p
6 2016-01-06 18:52:37 k
7 2016-01-07 19:12:43 r
8 2016-01-08 12:35:6 i
9 2016-01-09 11:7:38 e
10 2016-01-10 1:14:21 b
11 2016-01-11 3:20:42 w
12 2016-01-12 14:1:32 t
13 2016-01-13 23:19:52 h
14 2016-01-14 21:41:26 s
15 2016-01-15 8:16:25 o
separate
separate的调用格式为：
separate(data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]+", remove = TRUE,
convert = FALSE, extra = "warn", fill = "warn", ...)
我们可以用separate函数将数据恢复到刚创建的时候，如下所示：
data1 <- dataNew %>%
separate(datetime, c('date', 'time'), sep = ' ') %>%
separate(time, c('hour', 'min', 'second'), sep = ':')
data1
date hour min second event
1 2016-01-01 07 30 29 u
2 2016-01-02 09 43 36 a
3 2016-01-03 13 59 00 l
4 2016-01-04 20 22 11 q
5 2016-01-05 05 44 47 p
6 2016-01-06 18 52 37 k
7 2016-01-07 19 12 43 r
8 2016-01-08 12 35 06 i
9 2016-01-09 11 07 38 e
10 2016-01-10 01 14 21 b
11 2016-01-11 03 20 42 w
12 2016-01-12 14 01 32 t
13 2016-01-13 23 19 52 h
14 2016-01-14 21 41 26 s
15 2016-01-15 08 16 25 o
首先，将datetime分为date列和time列。然后，将time列分为hour，min，second列。
R语言数据集行列互换技巧现在给大家介绍的数据处理技巧是长转宽，也就相当于Excel中的转置，不过用R语言实现的长转宽还有数据合并的功能，自然比Excel强大多了。
这里给大家介绍4个函数，其中melt()、dcast()来自reshape2包，gather（）、spread()来自tidyr包
一、宽转长——melt()、gather（）
[python] view plain copy
mydata<-data.frame(
name=c("store1","store2","store3","store4"),
address=c("普陀区","黄浦区","徐汇区","浦东新区"),
sale2014=c(3000,2500,2100,1000),
sale2015=c(3020,2800,3900,2000),
sale2016=c(5150,3600,2700,2500),
sale2017=c(4450,4100,4000,3200)
)
#宽转长——melt
mydata1<-melt(
mydata,
id.vars=c("address","name"),#要保留的主字段
variable.name = "Year",#转换后的分类字段名称（维度）
value.name = "Sale" #转换后的度量值名称
)
输出结果
[python] view plain copy
>mydata1<-melt(
+ mydata,
+ id.vars=c("address","name"),#要保留的主字段
+ variable.name = "Year",#转换后的分类字段名称（维度）
+ value.name = "Sale" #转换后的度量值名称
+ )
>mydata1
address name Year Sale
1普陀区 store1 sale2014 3000
2黄浦区 store2 sale2014 2500
3徐汇区 store3 sale2014 2100
4 浦东新区 store4 sale2014 1000
5普陀区 store1 sale2015 3020
6黄浦区 store2 sale2015 2800
7徐汇区 store3 sale2015 3900
8 浦东新区 store4 sale2015 2000
9普陀区 store1 sale2016 5150
10 黄浦区 store2 sale2016 3600
11 徐汇区 store3 sale2016 2700
12 浦东新区 store4 sale2016 2500
13 普陀区 store1 sale2017 4450
14 黄浦区 store2 sale2017 4100
15 徐汇区 store3 sale2017 4000
16 浦东新区 store4 sale2017 3200
再来看看gather（）函数怎么用
[python] view plain copy
>#宽转长——gather
>mydata1<-tidyr::gather(
+ data=mydata,
+ key="Year",
+ value="sale",
+ sale2014:sale2017
+ )
>mydata1
name address Year sale
1 store1 普陀区 sale2014 3000
2 store2 黄浦区 sale2014 2500
3 store3 徐汇区 sale2014 2100
4 store4 浦东新区 sale2014 1000
5 store1 普陀区 sale2015 3020
6 store2 黄浦区 sale2015 2800
7 store3 徐汇区 sale2015 3900
8 store4 浦东新区 sale2015 2000
9 store1 普陀区 sale2016 5150
10 store2 黄浦区 sale2016 3600
11 store3 徐汇区 sale2016 2700
12 store4 浦东新区 sale2016 2500
13 store1 普陀区 sale2017 4450
14 store2 黄浦区 sale2017 4100
15 store3 徐汇区 sale2017 4000
16 store4 浦东新区 sale2017 3200
和melt（）函数不同，gather（）函数需要指定关键字段key,以及关键字段对应的值value，但是gather（）函数更加好理解。
二、长转宽——dcast()和spread()
还是用上面的data1数据集，先来看看dcast()函数
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#长转宽——dcast
dcast(
data=mydata1,
name+address~Year
#左侧是要保留的字段，右侧是要分割的分类变量，列数等于表达式
#右侧分类变量的类别个数
)
[python] view plain copy
>#长转宽——dcast
>dcast(
+ data=mydata1,
+ name+address~Year
+ #左侧是要保留的字段，右侧是要分割的分类变量，列数等于表达式
+ #右侧分类变量的类别个数
+ )
Using sale as value column: use value.var to override.
name address sale2014 sale2015 sale2016 sale2017
1 store1 普陀区 3000 3020 5150 4450
2 store2 黄浦区 2500 2800 3600 4100
3 store3 徐汇区 2100 3900 2700 4000
4 store4 浦东新区 1000 2000 2500 3200
dcast()函数的使用规则需要琢磨下才能理解，大家好好看看注释部分，再来看看spread()
[python] view plain copy
#长转宽——spread
tidyr::spread(
data=mydata1,
key=Year,
value=sale
)
[python] view plain copy
>#长转宽——spread
>tidyr::spread(
+ data=mydata1,
+ key=Year,
+ value=sale
+ )
name address sale2014 sale2015 sale2016 sale2017
1 store1 普陀区 3000 3020 5150 4450
2 store2 黄浦区 2500 2800 3600 4100
3 store3 徐汇区 2100 3900 2700 4000
4 store4 浦东新区 1000 2000 2500 3200
直接调用tidyr::spread，需要指定关键字段key和对应的值value。
但是从理解上来看，我个人更喜欢tidyr包的函数，使用很清晰，大家可以根据实际情况自行选择，好啦，今天的分享结束，下次再见！
