r語言中如何使用reshape2包將寬型數據轉換成長型數據

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長數據 vs 寬數據

對于寬型數據，每列代表一個不同的變量。例如datasets包中的mtcars數據集就是寬型數據：

# Wide format

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

對于長型數據，一列包含了所有可能的變量，另一列是對應的取值。上面的數據可以用長型數據來表示：

# Long format
  variable value
1      mpg  21.0
2      mpg  21.0
3      mpg  22.8
4      mpg  21.4
5      mpg  18.7
6      mpg  18.1
...
    variable value
347     carb     2
348     carb     2
349     carb     4
350     carb     6
351     carb     8
352     carb     2

長型數據可以包含兩個以上的列，尤其是提供ID變量的時候。如下所述。

在實際應用中，寬型數據更具可讀性，長型數據則更適合做分析。因此，知道如何在它們之間進行轉換非常有用。

reshape2包中兩個主要的函數是：

1. melt——將寬型數據融合成長型數據

2. cast——將長型數據轉成寬型數據

melt

接下來，我們在datasets包中的mtcars數據集上進行操作。它一開始是上面展示的寬型數據。我們要把它融合成下面的長型數據：

mtcars$car <- rownames(mtcars)
mtcarsMelt <- melt(mtcars)
head(mtcarsMelt)

                car variable value
1         Mazda RX4      mpg  21.0
2     Mazda RX4 Wag      mpg  21.0
3        Datsun 710      mpg  22.8
4    Hornet 4 Drive      mpg  21.4
5 Hornet Sportabout      mpg  18.7
6           Valiant      mpg  18.1

注：譯者在R里得到的是melt自動選取car作為ID變量，原文是選取car和cyl作為ID變量。要得到相同結果只需在參數id.vars中指定相應變量即可。

我們可以通過參數variable.name和value.name分別對variable和value列重命名。例如，我們想對所有的汽車根據它的汽缸數和齒輪數做分類。可以像下面這樣：

mtcarsMelt <- melt(mtcars, id.vars = c('cyl', 'gear'), variable.name = 'carVariable', value.name = 'carValue')
head(mtcarsMelt)

  cyl gear carVariable carValue
1   6    4         mpg       21
2   6    4         mpg       21
3   4    4         mpg     22.8
4   6    3         mpg     21.4
5   8    3         mpg     18.7
6   6    3         mpg     18.1

tail(mtcarsMelt)

    cyl gear carVariable       carValue
315   4    5         car  Porsche 914-2
316   4    5         car   Lotus Europa
317   8    5         car Ford Pantera L
318   6    5         car   Ferrari Dino
319   8    5         car  Maserati Bora
320   4    4         car     Volvo 142E

通常，使用變量組合來唯一的識別每個數據點個好辦法，但是這里有多個點的cyl和gear組合值卻是相同的，這不是好的辦法。當你需要把數據轉回寬型數據時會有點問題了（下面會看到）。

cast

cast函數的作用是將長型數據轉成寬型數據。cast函數的兩種主要類型是：

1. dcast——返回的結果是一個數據框

2. acast——返回的結果可以是向量、矩陣或者數組

由于數據框對象是最常見的，我將演示如何使用dcast。下面展示的是長型數據轉回成寬型數據：

mtcarsMelt <- melt(mtcars)
mtcarsCast <- dcast(mtcarsMelt, car ~ variable)
head(mtcarsCast)

                  car  mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
1        AMC Javelin 15.2   8  304 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
2 Cadillac Fleetwood 10.4   8  472 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
3         Camaro Z28 13.3   8  350 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
4  Chrysler Imperial 14.7   8  440 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
5         Datsun 710 22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
6   Dodge Challenger 15.5   8  318 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2

dcast函數通過一個式子來把數據轉成寬型數據。在本篇譯文中，由于我在R上自動的到ID變量只有car，所以我給出的式子是car ~ variable。這里car是ID變量，variable變量列的名稱。要想跟原文一樣只需在melt時指定id.vars參數即可。

如果我們指定cyl和gear作為ID變量融合數據后，再轉回寬型變量時，會得到如下所示的結果：

mtcarsCast <- dcast(mtcarsMelt, cyl + gear ~ variable)
head(mtcarsCast)

  cyl gear mpg disp hp drat wt qsec vs am carb car
1   4    3   1    1  1    1  1    1  1  1    1   1
2   4    4   8    8  8    8  8    8  8  8    8   8
3   4    5   2    2  2    2  2    2  2  2    2   2
4   6    3   2    2  2    2  2    2  2  2    2   2
5   6    4   4    4  4    4  4    4  4  4    4   4
6   6    5   1    1  1    1  1    1  1  1    1   1

會得到警告信息：Aggregation function missing: defaulting to length。數據集顯示的是每個cyl和gear組合的總的觀測數。這是因為dcast函數不能唯一標識每個數據點。然而，它還有其他用處。例如，我們通過如下所示的fun.aggregate參數可以得到每個cyl和gear組合值所對應的所有變量的平均值。

mtcars$car <- NULL
mtcarsMelt <- melt(mtcars, id.vars = c('cyl', 'gear'))
mtcarsCast <- dcast(mtcarsMelt, cyl + gear ~ variable, fun.aggregate = mean)
head(mtcarsCast)

  cyl gear    mpg    disp    hp drat       wt    qsec  vs   am carb
1   4    3 21.500 120.100  97.0 3.70 2.465000 20.0100 1.0 0.00  1.0
2   4    4 26.925 102.625  76.0 4.11 2.378125 19.6125 1.0 0.75  1.5
3   4    5 28.200 107.700 102.0 4.10 1.826500 16.8000 0.5 1.00  2.0
4   6    3 19.750 241.500 107.5 2.92 3.337500 19.8300 1.0 0.00  1.0
5   6    4 19.750 163.800 116.5 3.91 3.093750 17.6700 0.5 0.50  4.0
6   6    5 19.700 145.000 175.0 3.62 2.770000 15.5000 0.0 1.00  6.0

這里，我們刪除了car列。這是因為我們不希望在mtcarsMelt的value列里存在非數值型數據，否則會得到錯誤。

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