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前言
reshape2是又一個用來做數據處理的拓展包，用於實現寬格式數據與長格式數據之間的互轉。如果你熟悉結構化數據庫查詢，那麼你一定知道列轉行與行轉列，寬長數據之間互轉與之類似；如果你不熟悉的也沒關係，它很簡單，接着往下看你就能很快熟悉並掌握了。首先我們通過一個數據集來解釋什麼是長寬數據。
一、寬數據與長數據
1. 寬數據
定義：每一列爲一個觀測變量，每一行爲變量對應的觀測值。
# ozone wind temp
# 1 23.62 11.623 65.55
# 2 29.44 10.267 79.10
# 3 59.12 8.942 83.90
# 4 59.96 8.794 83.972. 長數據
定義：一列就包含了所有的變量，而另一行則是與之相關的值(長數據不一定只有兩列)。
# variable value
# 1 ozone 23.615
# 2 ozone 29.444
# 3 wind 11.623
# 4 wind 10.267
# 5 temp 65.548
# 6 temp 79.100二、reshape2包
在reshape2包中，我們用得比較多的是melt和cast兩個函數。
- melt函數：對寬數據進行處理，得到長數據；
- cast函數：對長數據進行處理，得到寬數據。
1. melt()函數
調用公式：
> melt(data, id.vars, measure.vars, variable.name = "variable", ...,
na.rm = FALSE, value.name = "value", factorsAsStrings = TRUE)
data1 <- melt(iris)
head(iris)
Species variable value
1 setosa Sepal.Length 5.1
2 setosa Sepal.Length 4.9
3 setosa Sepal.Length 4.7
4 setosa Sepal.Length 4.6
5 setosa Sepal.Length 5.0
6 setosa Sepal.Length 5.4
（2）加入識別指標[id.vars = ]，R會根據id.vars進行數據整理，即除去指標中指定的變量，其他數據都被進行了變形。此處使用R內置數據集'airquality'
數據轉換目的：得到每個月(Month)以及每天(Day)的Ozone, Solar.R, Wind以及Temp的值。
data2 <- melt(airquality,id.vars = c("Month","Day"))
head(data2)
Month Day variable value
1 5 1 Ozone 41
2 5 2 Ozone 36
3 5 3 Ozone 12
4 5 4 Ozone 18
5 5 5 Ozone NA
6 5 6 Ozone 28
data6 <- melt(iris,measure.vars = "Species")
head(data6，3)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width variable value
1 5.1 3.5 1.4 0.2 Species setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 Species setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 Species setosa
# 指定了'Species'列爲觀測對象，則變量名佔一列，具體值佔一列
2. cast()函數
cast()函數的運用並沒有melt()直觀，在reshape2中有好幾個cast版本的函數：- 對於data.frame格式的數據，需要使用dcast()函數。
- 對於向量、矩陣或者數組格式的數據，需要使用acast()函數。
由於在平常的數據處理上，我們更多的使用格式爲'dataframe'的數據，因此我們重點講解dcast()函數的使用。
（1）dcast()調用公式：dcast(data, formula, fun.aggregate = NULL)
dcast藉助於公式來描述數據的形狀，左邊參數表示"ID variables"，而右邊的參數表示measured variables。可能需要幾次嘗試，才能找到合適的公式。此處使用上文已經過melt轉換後的數據集'data2'
數據轉換目的：在一行上展示所有Month和Day組合下的Ozone、Solar.R、Wind和Temp值
data3 <- dcast(data2,Month + Day ~ variable)
head(data3)（2）上文中，我們指定Month和Day爲'ID Variables'，得到重鑄後的數據集，但如果只指定Month一個變量，而由於Day變量的存在，新的數據集無法展現所有的數據（Day不唯一）R會報錯，爲此，我們需要聚合（aggregate）這些數據，包括mean()、median()、sum()等
data4 <- dcast(data2,Month ~ variable,fun.aggregate = mean,na.rm=TRUE)
# 分別得到各月各個特徵的均值
> data4
Month Ozone Solar.R Wind Temp
1 5 23.61538 181.2963 11.622581 65.54839
2 6 29.44444 190.1667 10.266667 79.10000
3 7 59.11538 216.4839 8.941935 83.90323
4 8 59.96154 171.8571 8.793548 83.96774
5 9 31.44828 167.4333 10.180000 76.90000
（3）fun函數也可以自行編寫（自編函數）
# 查看缺失值
find_null <- function(x){
return(sum(is.na(x)))}
data5 <- dcast(data2,Month~variable,find_null)
> data5
Month Ozone Solar.R Wind Temp
1 5 5 4 0 0
2 6 21 0 0 0
3 7 5 0 0 0
4 8 5 3 0 0
5 9 1 0 0 0
附學習文檔：
- An Introduction to reshape2
- Data Manipulation with reshape2
- 探索R包reshape2：揉數據的最佳伴侶
- How to reshape data in R: tidyr vs reshape2
- Reshape and aggregate data with the R package reshape2
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