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reshape2包是由Hadley Wickham开发的用于数据重构的包，其主要功能函数为melt、cast，实现了长数据和宽数据之间的转换。

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

宽数据：每一列为一个观测变量，每一行为一组所有观测变量的观测值

>head(airquality) #看重的是一次观测的各个变量相对应的观测值
 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

长数据：将每一个观测变量的观测值分开存储，侧重对单个变量进行分析

>airquality1 <- melt(airquality)
No id variables; using all as measure variables
>head(airquality1) #variable列用于存放观测变量，value列用于存放观测变量对应的观测值
 variable value
1    Ozone    41
2    Ozone    36
3    Ozone    12
4    Ozone    18
5    Ozone    NA
6    Ozone    28

melt函数：melt意为“融化”，将宽数据转化为长数据

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

参数：

id.vars：用于指定标识变量，根据标识标量对其它变量进行“融化”，标识变量本身不进行“融化”

measure.vars：用于指定测量变量，对测量变量进行“融化”，其它变量不进行“融化”

若只指定了id.vars和measure.vars中的一项，则把指定之外的变量作为另一项

若两者都未指定，则把因子和字符串类型的变量作为id.vars，其余变量作为measure.vars

#指定Month和Day为标识变量
>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为测量变量
>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函数：cast意为“铸造”，将长数据转化为宽数据

cast函数有两种形式：acast：返回向量/矩阵/数组，dcast：返回数据框

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

参数：

formula：“铸造”公式，为函数的核心参数，函数根据公式进行“铸造”，公式形式为x_variable + x_2 ~ y_variable + y_2，左边为标识变量，右边为测量变量，类似于melt函数中的id.vars参数和measure.vars参数

fun.aggregate：聚集函数，如mean、median、sum

fill：用于填充缺失值的值

drop：默认为TRUE，是否删除缺失的组合

长数据“铸造”为宽数据，指定“铸造”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