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（）

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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

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>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

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>#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

)

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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

+ )

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()

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#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！

otu<-read.delim('E:\\R语言网络分析\\wet.txt',sep='\t',row.names=1)

otu1<-t(otu)

write.table(otu1,file='otu9.txt',sep='\t',row.names=T)

#读取wet.xlsx需要转换的目标矩阵，显示原行列。本例中行为sample，列为otu

library(openxlsx)

otu<-read_excel("E:\\R语言网络分析\\wet.xlsx")

otu1=t(otu)

##导出已转置文件到本地储存，此处导出的文件为Excel格式文件

write.xlsx(otu1,file="otu11.xlsx",sep='\t',row.names=T)

# 将otu1保存为csv文件

write.csv(otu1,file="otu11.csv")

library(openxlsx)

otu<-read_excel("E:\\R语言网络分析\\wet.xlsx")

head(otu)

class(otu)

otu1=t(otu)

write.xlsx(otu1,file="otu2.xlsx") ##导出已转置文件到本地储存，此处导出的文件为Excel格式文件

# 将otu1保存为csv文件

write.csv(otu1,file="otu5.csv")

我有一个数据框如下：

此时，需要重新转换为数据框，即：

data.frame(t(df))