R语言 数据整理(reshape2)

reshape2
宽数据：
# 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 83.97
​
长数据：
# variable value
# 1 ozone 23.615
# 2 ozone 29.444
# 3 ozone 59.115
# 4 ozone 59.962
# 5 wind 11.623
# 6 wind 10.267
# 7 wind 8.942
# 8 wind 8.794
# 9 temp 65.548
# 10 temp 79.100
# 11 temp 83.903
# 12 temp 83.968
​​​​

• melt：函数对宽数据进行处理，得到长数据
  melt可以对各数据类型进行处理，如：
  ## S3 method for class 'array'
  melt(data, varnames = names(dimnames(data)), ...,
    na.rm = FALSE, as.is = FALSE, value.name = "value")
  ​## S3 method for class 'data.frame'
  melt(data, id.vars, measure.vars,
    variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name= "value",
    factorsAsStrings = TRUE)
  
  ​以数据框为例​​：
  melt(data, id.vars = c("month", "day"),
  variable.name = "climate_variable", 
  value.name = "climate_value")​
  ​​其中：id.vars 为变量id，variable.name为变换变量列名，value.name为变换变量值。
  假设数据框data有以下变量：month、day、x1、x2、x3、x4，以上malt将进行以下变形：
  分别对除id.vars（"month", "day"）外的变量x1~x4进行统计，统计值的列名为value.name，统计变量名(x1~x4)的列名为variable.name
  即：
  ​对x1~x4分别进行id.vars变换得到以下形式：
  ​month day climate_variable climate_value
  ​​​1月 1日 x1 value1
  1月 2日 x1 value2​
  ...
  ...​
  1月 1日 x4 value100​​
  1月 2日 x4 value101​
  
• cast：函数对长数据进行处理，得到宽数据
  
  
  在reshape2中有好几个cast版本的函数。若你经常使用data.frame，就需要使用dcast函数。acast函数返回向量、矩阵或者数组。
  dcast(data, formula, fun.aggregate = NULL, ..., margins = NULL,
    subset = NULL, fill = NULL, drop = TRUE,
    value.var = guess_value(data))
  acast(data, formula, fun.aggregate = NULL, ..., margins = NULL,
    subset = NULL, fill = NULL, drop = TRUE,
    value.var = guess_value(data))
  其中，data为长数据集，formula为​分类变量名（melt的variable.name），fun.aggregate为聚合函数
  ​
  dcast(md, ID+variable~Time,mean)表示使用Time对（​ID+variable）进行分组，生成Time拥有分类数的列数，
  ​其值使用函数mean处理（即对 ID+variable+Time进行group by，对结果进行mean处理）