reshape/reshape2，主要用来整理数据，做pivot table，方便进行下一步的统计或绘图
ggplot2，绘图
scales，用来生成特定的数据格式，比如百分数
R.matlab，以matlab支持的格式导出数据
dplyr，支持对data.frame的灵活操作，很方便！
初识recode命令，我以为它就是个改缺失值的小能手。我们常常看见它是这样出现的：
它的作用等效如下：
再识recode，才发现这个小命令没那么简单！掌握了recode，处理起数值型变量不是一般地溜！好东西就要分享，接下来，我就给大家全面解析recode命令。
recode命令的完整语法如下：
其中， varlist 是指我们想改变的一到多个变量； erule 是我们指定的改变规则，形式为 新值=旧值 。可以同时指定多个规则，每个规则用小括号括起来，用空格分隔； if 和 in 是条件和范围筛选语句，可以根据目的自由添加；最后是一些重要的 options 选项，后面会具体介绍。
注意：在recode命令中的1/5和Stata数列表示中的1/5不同。数列表示中1/5指1，2，3，4，5这5个整数，但在recode命令中1/5包括1到5闭区间内全部实数。
此外，我们还可以用min和max来代表数值，且在等号左边和右边均可。
为了更好说明含关键词的规则形式，我们先用input命令输入一些变量与数值：
并且为了更好展示效果，插播一下，介绍两个简单但十分重要的选项：
首先是 generate() 选项，用于生成新变量的变量名。其次是 prefix() 选项，用于添加新变量前缀。如果不使用这两个选项，我们使用recode命令时就会使初始数据产生改变，带来很多不方便，因此 强烈推荐 在使用recode命令时添加这两个选项之一。
例如：将原始数据中的1到5改为0，并将改变后的数值储存在一个由原变量名称添加前缀"new_"的新变量中。
此时，数据集如图所示：
recode命令中的规则指定是有序的。从左到右的规则中，一旦一个值在前面已经被指定做出某种改变了，在后面的规则中如果再次指定这个值，会被忽视。以刚刚的数据为例：
在recode命令中，如果添加if或in语句限定了观测值改变范围，在产生的新变量中，范围外的数值将会变为缺失值。例如，指定前三行的数值进行相应改变：
观察数据集可发现，前三行外的数值全部变成了缺失值。这时加上copyrset选项，就会将范围外的观测值原样复制到新变量中。
label()选项可以说是recode命令的灵魂，正是因为有label()选项，recode才可无愧于分类神器这个称号。在之前的推文 让你的数据一目了然--label命令介绍 中，我们介绍过如何使用label命令来给值贴标签。一般分为两步走，先用label define 定义值标签，再用label value 贴标签。而recode命令中，简单一行命令就可以搞定这两步！
下面我们以Stata提供的网络数据集来介绍一下recode命令中的label()选项：
查看repair这个值标签的内容。
直接在每个规则指定后面用双引号添加新标签内容，并且在最后添加label()选项为新标签命名即可：
今天对recode命令的介绍就到这里了，快去动手试试分类你的数值型变量吧！
