Excel数据透视表是一种数据汇总手段，如果表格内的数据太多，单靠肉眼是很难准确分辨数据的，而使用数据透视表，就可以很方便的筛选各种数据。可以用在记录数量众多、以流水帐形式记录、结构复杂的工作表。
用R实现数据的透视功能可以使用reshape2包中的melt()函数和dcast()函数，具体操作如下。
1、首先我们需要准备好一个需要做成透视功能表的数据集，如下数据集b。
2、假设希望统计以V1分组，每一组的V4变量各指标的计数，在Excel的透视表里我们需要这样做，如下图列为v4。
3、行标签为v1得到值1，2，3，数字项是列v4中的数值，excel表格中用拖拽行列的方式透视数据这里用赋值。
4、而在R中要达到同样效果需要输出Data.frame格式，dcast函数需要载入reshape2包，如下图1-3行代码，下图4-5行为透视后数据效果。
参考资料来源：百度百科-数据透视表
最好先把data里的数据从char转成numeric，不带引号。然后先弄个目标矩阵,每个位置暂时预设成0
>final<-matrix(0,12,19) #12行 19列
写个循环：
>for(i in 1:nrow(data)){ # nrow是看你的data里有多少行
>final[data[i,1],data[i,2]]<-data[i,3]#final的x坐标是data的第一列，y坐标是第二列
>}
>final<-rbind(final,colSums(final)) #最后一行是总计
>rownames(final)<- 。。。 #自己起名字
>colnames(final)<- 。。。
merge函数通过by选择合并某列的相同值。
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
