介绍如何使用reshape2包将宽型数据转换成长型数据，将长型数据转换成宽型数据。Reshape2是Hadley Wickham开发和维护的。
1.长数据VS宽数据
宽型数据：每列代表一个不同的变量。例如datasets包中的mtcars数据集就是宽型数据：
mt=mtcars View(mt)
长型数据：一列包含了所有可能的变量，另一列是对应的取值。长数据有一列数据是变量的类型，有一列是变量的值。长数据不一定只有两列。ggplot2需要长类型的数据，plyr也需要长类型的数据，大多数的模型(比如lm(), glm()以及gam())也需要长数据。上面的数据可以用长型数据来表示：
# Long format
variable value
mpg 21.0
mpg 21.0
mpg 22.8
mpg 21.4
mpg 18.7
mpg 18.1
...
variable value
carb
carb
carb
carb
carb
carb
长型数据可以包含两个以上的列，尤其是提供ID变量的时候。
在实际应用中，宽型数据更具可读性，长型数据则更适合做分析。因此，知道如何在它们之间进行转换非常有用。
reshape2包中两个主要的函数是：
- melt——将宽型数据融合成长型数据
- cast——将长型数据转成宽型数据
2.melt---将宽型数据融合成长型数据
定义及参数说明
melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value") melt(data,id.vars,measure.vars,variable.name="variable",..,na.rm=FALSE,value.name="value") data 需要转换的数据集 na.rm Should NA values be removed from the data set? This will convert explicit missings to implicit missings value.name 用于存储值的变量 id.vars：每个变量在结果中占一列 measure.vars：被当成观测值的列变量，列变量名称和值分别组成"variable"和"value"两列
接下来，在datasets包中的mtcars数据集上进行操作。它一开始是上面展示的宽型数据。我们要把它融合成下面的长型数据：
#给mtcars增加一列car，其值为mtcars的行名 mtcars$car <- rownames(mtcars) #将mtcars转换成长型数据 mtcarsMelt <- melt(mtcars) head(mtcarsMelt)
注：译者在R里得到的是melt自动选取car作为ID变量，原文是选取car和cyl作为ID变量。要得到相同结果只需在参数id.vars中指定相应变量即可。
我们可以通过参数variable.name和value.name分别对variable和value列重命名。例如，我们想对所有的汽车根据它的汽缸数和齿轮数做分类。可以像下面这样：
mtcarsMelt <- melt(mtcars, id.vars = c('cyl', 'gear'), variable.name = 'carVariable', value.name = 'carValue')
head(mtcarsMelt)
通常，使用变量组合来唯一的识别每个数据点个好办法，但是这里有多个点的cyl和gear组合值却是相同的，这不是好的办法。当你需要把数据转回宽型数据时会有点问题了（下面会看到）。
melt使用举例---ggplot2绘图：
aq <- melt(airquality,
var.ids=c("Ozone", "Month", "Day"),
measure.vars=c(:),
variable.name="V.type",
value.name="value")
head(aq)
View(aq)
library(ggplot2)
aq$Month <- factor(aq$Month)
p <- ggplot(data=aq, aes(x=Ozone, y=value, color=Month)) + theme_bw()
p <- p + geom_point(shape=, size=) + geom_smooth(aes(group=), fill="gray80") + facet_wrap(~V.type, scales="free_y")
p
3.cast---将长型数据转成宽型数据
dcast(data, formula, ..., value.var = guess_value(data)) formula: 以~为分割，左边的变量在整形后依然作为变量，右边的变量的取值拆为新的变量名，e.g. diet + chick ~ time value.var: 新的变量名下的取值，需要加双引号
cast函数的作用是将长型数据转成宽型数据。cast函数的两种主要类型是：
- dcast——返回的结果是一个数据框
- acast——返回的结果可以是向量、矩阵或者数组
由于数据框对象是最常见的，我将演示如何使用dcast。下面展示的是长型数据转回成宽型数据：
mtcarsMelt <- melt(mtcars) mtcarsCast <- dcast(mtcarsMelt, car ~ variable) head(mtcarsCast)
dcast函数通过一个式子来把数据转成宽型数据。在本篇译文中，由于我在R上自动的到ID变量只有car，所以我给出的式子是car ~ variable。这里car是ID变量，variable变量列的名称。要想跟原文一样只需在melt时指定id.vars参数即可。
如果我们指定cyl和gear作为ID变量融合数据后，再转回宽型变量时，会得到如下所示的结果：
mtcars$car <- rownames(mtcars) mtcarsMelt <- melt(mtcars) mtcarsCast <- dcast(mtcarsMelt, cyl + gear ~ variable) head(mtcarsCast)
会得到警告信息：Aggregation function missing: defaulting to length。数据集显示的是每个cyl和gear组合的总的观测数。这是因为dcast函数不能唯一标识每个数据点。然而，它还有其他用处。例如，我们通过如下所示的fun.aggregate（如何聚合）参数可以得到每个cyl和gear组合值所对应的所有变量的平均值。
mtcars$car <- NULL
mtcarsMelt <- melt(mtcars, id.vars = c('cyl', 'gear'))
mtcarsCast <- dcast(mtcarsMelt, cyl + gear ~ variable, fun.aggregate = mean)
head(mtcarsCast)
View(mtcarsMelt)
这里，删除了car列。这是因为不希望在mtcarsMelt的value列里存在非数值型数据，否则会得到错误。可以看到cyl的取值levels有4,6,8,而gear的取值有3,4,5，于是便可以取cyl与gear的组合后的项求其平均值。需要告诉dcast如何聚合(aggregate)这些数据，比如取均值(mean)，计算中位数(median)，或者简单的求和(sum)。比如，在这里，我们简单的计算下均值，同时通过na.rm = TRUE删除NA值。
melt
使用场景：当数据框的几个列可以被归纳为某一个大类别时：比如列1为高速路，列2为快速路，列3为主要道路，这三列可以归结为一列道路等级。
案例：将表2变为表1
table1 <- melt(table2, id.vars=c("车辆"), measure.vars=c("高速覆盖里程", "快速路覆盖里程", "主要道路覆盖里程"), variable.name="道路等级", value.name="日均覆盖里程")
dcast
使用场景：数据框的某一个列可以拆分为多个小类别时：比如道路等级可以拆分为三列：高速路，快速路，主要道路；函数还需要指定拆出来的三列的值来自哪里。
案例：将表1变为表2
table2 <- dcast(table1, 车辆~道路等级，value.var="日均覆盖里程")
同样可以看到下面的例子：
