R：reshape2包中的melt

melt()函数
melt为熔化、溶解的意思，此处可理解为扔进去一个东西，出来另外一个本质一样但形状不一样的东西。
语法结构：melt(data, ..., na.rm = FALSE, value.name = "value")

其中：data可以是数据框、数组或列表，melt()函数会根据数据类型选择 melt.data.frame, melt.array 或 melt.list 函数进行实际操作。

（1）数据类型为data.frame时：扔进去的是data.frame，出来的仍是data.frame，但形状不一样了

> (d<-data.frame(
area=c(1,1,2,3,3,1),
PH=c(2.3,2.9,4.0,7.9,8.0,3.2),
temp=c(23,21,19,10,13,19),
p=c(0.99,0.95,0.85,0.34,0.25,0.90))
)
 area PH temp p
1 1 2.3 23 0.99
2 1 2.9 21 0.95
3 2 4.0 19 0.85
4 3 7.9 10 0.34
5 3 8.0 13 0.25
6 1 3.2 19 0.90
> melt(d,id.var="area") #以area为列变量对数据框d进行重新排列
     area variable value
1 1 PH 2.30
2 1 PH 2.90
3 2 PH 4.00
4 3 PH 7.90
5 3 PH 8.00
6 1 PH 3.20
7 1 temp 23.00
8 1 temp 21.00
9 2 temp 19.00
10 3 temp 10.00
11 3 temp 13.00
12 1 temp 19.00
13 1 p 0.99
14 1 p 0.95
15 2 p 0.85
16 3 p 0.34
17 3 p 0.25
18 1 p 0.90

#当area为id.vars时，其他变量（measure.vars)均在variable列，value对应该variable的值

> melt(d,measure.vars="area") #此时area为度量变量，value列将显示其变量值
    PH temp p variable value
1 2.3 23 0.99 area 1
2 2.9 21 0.95 area 1
3 4.0 19 0.85 area 2
4 7.9 10 0.34 area 3
5 8.0 13 0.25 area 3
6 3.2 19 0.90 area 1

#当area为measure.vars时，其他变量均是id.vars，故id.vars和measure.vars两参数根据便利性任选其一即可

（2）数据类型为list时：扔进去是list，出来的是data.frame

>( l<-list(a=c("John","Lucy","Peter","Shane"),b=c(80,76,90,88),c=c("M","F","M","M")))
$a
[1] "John" "Lucy" "Peter" "Shane"

$b
[1] 80 76 90 88

$c
[1] "M" "F" "M" "M" #列表l包含三个成分，成分名分别为a、b、c

> melt(l,id.vars="a")
    value L1
1 John a
2 Lucy a
3 Peter a
4 Shane a
5 80 b
6 76 b
7 90 b
8 88 b
9 M c
10 F c
11 M c
12 M c
 #出来的data.frame包含两列，列表的成分名为一列，列名为L1；各成分值为一列，列名为value。如果list中有list类型的成分，则melt转化为三列，L1为list名，L2为list下的成分名，value为各成分值

（3）数据类型为array：复制下“DM小菜鸟”的解释

melt 的用法就很简单，它依次对各维度的名称进行组合将 数据进行线性/向量化。如果数组有 n 维，那么得到的结果共有 n+1 列，前 n 列记录数组的 位置信息，最后一列才是观测值。

1. 如果是数组（array）类型，melt 的用法就很简单，它依次对各维度的名称进行组合将 数据进行线性/向量化。如果数组有 n 维，那么得到的结果共有 n+1 列，前 n 列记录数组的 位置信息，最后一列才是观测值。


> datax <- array(1:8, dim=c(2,2,2))
> melt(datax)
    Var1 Var2 Var3 value
        1 1 1 1 1
        2 2 1 1 2
        3 1 2 1 3
        4 2 2 1 4
        5 1 1 2 5
        6 2 1 2 6
        7 1 2 2 7
        8 2 2 2 8


> melt(datax, varnames=LETTERS[24:26],value.name="Val")
           X Y Z Val
        1 1 1 1 1
        2 2 1 1 2
        3 1 2 1 3
        4 2 2 1 4
        5 1 1 2 5
        6 2 1 2 6
        7 1 2 2 7
        8 2 2 2 8