reshape2包是由Hadley Wickham開發(fā)的用于數(shù)據(jù)重構(gòu)的包，其主要功能函數(shù)為melt、cast，實現(xiàn)了長數(shù)據(jù)和寬數(shù)據(jù)之間的轉(zhuǎn)換。

install.packages(reshape2)
library("reshape2")

寬數(shù)據(jù)：每一列為一個觀測變量，每一行為一組所有觀測變量的觀測值

>head(airquality) #看重的是一次觀測的各個變量相對應(yīng)的觀測值
 Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1    41     190  7.4   67     5   1
2    36     118  8.0   72     5   2
3    12     149 12.6   74     5   3
4    18     313 11.5   62     5   4
5    NA      NA 14.3   56     5   5
6    28      NA 14.9   66     5   6

長數(shù)據(jù)：將每一個觀測變量的觀測值分開存儲，側(cè)重對單個變量進行分析

>airquality1 <- melt(airquality)
No id variables; using all as measure variables
>head(airquality1) #variable列用于存放觀測變量，value列用于存放觀測變量對應(yīng)的觀測值
 variable value
1    Ozone    41
2    Ozone    36
3    Ozone    12
4    Ozone    18
5    Ozone    NA
6    Ozone    28

melt函數(shù)：melt意為“融化”，將寬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為長數(shù)據(jù)

melt(data, id.vars, measure.vars, variable.name = “variable”, …, na.rm = FALSE, value.name = “value”, factorsAsStrings = TRUE)

參數(shù)：

id.vars：用于指定標(biāo)識變量，根據(jù)標(biāo)識標(biāo)量對其它變量進行“融化”，標(biāo)識變量本身不進行“融化”

measure.vars：用于指定測量變量，對測量變量進行“融化”，其它變量不進行“融化”

若只指定了id.vars和measure.vars中的一項，則把指定之外的變量作為另一項

若兩者都未指定，則把因子和字符串類型的變量作為id.vars，其余變量作為measure.vars

#指定Month和Day為標(biāo)識變量
>airquality2 <- melt(airquality, id.vars = c('Month', 'Day'))
>head(airquality2)
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

#指定Species為測量變量
>iris1 <- melt(iris, measure.vars = 'Species')
>head(iris1)
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
4          4.6         3.1          1.5         0.2  Species setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  Species setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  Species setosa

cast函數(shù)：cast意為“鑄造”，將長數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為寬數(shù)據(jù)

cast函數(shù)有兩種形式：acast：返回向量/矩陣/數(shù)組，dcast：返回數(shù)據(jù)框

dcast(data, formula, fun.aggregate = NULL, …, margins = NULL, subset = NULL, fill = NULL, drop = TRUE, value.var = guess_value(data))

參數(shù)：

formula：“鑄造”公式，為函數(shù)的核心參數(shù)，函數(shù)根據(jù)公式進行“鑄造”，公式形式為x_variable + x_2 ~ y_variable + y_2，左邊為標(biāo)識變量，右邊為測量變量，類似于melt函數(shù)中的id.vars參數(shù)和measure.vars參數(shù)

fun.aggregate：聚集函數(shù)，如mean、median、sum

fill：用于填充缺失值的值

drop：默認(rèn)為TRUE，是否刪除缺失的組合

長數(shù)據(jù)“鑄造”為寬數(shù)據(jù)，指定“鑄造”公式
>head(airquality2)
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
>airquality3 <-dcast(airquality2, Month + Day ~ variable)
>head(airquality3)
Month Day Ozone Solar.R Wind Temp
1     5   1    41     190  7.4   67
2     5   2    36     118  8.0   72
3     5   3    12     149 12.6   74
4     5   4    18     313 11.5   62
5     5   5    NA      NA 14.3   56
6     5   6    28      NA 14.9   66
>head(airquality)
Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1    41     190  7.4   67     5   1
2    36     118  8.0   72     5   2
3    12     149 12.6   74     5   3
4    18     313 11.5   62     5   4
5    NA      NA 14.3   56     5   5
6    28      NA 14.9   66     5   6