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将宽格式数据框转化为长格式数据框，它的代码格式如下：

melt(data, id.vars, measure.vars, variable.name = "variable", ..., na.rm = FALSE, value.name = "value") 

• data : 所选的数据；

•  id.vars : 标识变量（就是不需要动的那些列）；

•  measure.vars : 度量变量（除了标识变量之外的所有变量）；

• variable.name : 对度量变量名这一列进行命名，默认为variable；

•  na.rm : 是否删除缺失值；

• value.name : 对度量变量值的那一列进行命名，默认为“value”。

示例：ships数据原来长这个样子

那么这样做什么意义呢？为什么要将宽数据转化为长数据或者将长数据转化为宽数据呢？因为我们在绘图和数据分析时所需要的数据格式存在差异。

在数据分析时，我们所采用的数据通常是宽数据，一个被调查者为一行，一个暴露或结局为一列；与之相对应的，我们在进行图形绘制时，常常需要将多列放置在一列中，例如我们需要在同一张图中绘制出三个结局的时间序列，那么我们就需要将原来的三个结局变量转化为一个三分类变量的列（例如上面代码所展示的示例），然后将这个三分类变量映射为点图的颜色或形状等图形属性，这样就实现了绘图的需求。

cast函数：将长格式数据框转化为宽格式数据框（cast函数分为acast和dcast，acast返回的是数组，dcast返回的是数据框，两个函数语句比较相似，今天主要介绍一下dcast的用法）。

dcast(data, formula, fun.aggregate)

• data : 所选的数据；

• formula描述了想要的最后结果;

  其接受的公式形如：rowvar1 + rowvar2 + ... ~ colvar1 + colvar2 + ...;

  在这一公式中，rowvar1 + rowvar2 + ...定义了要划掉的变量集合，以确定各行的内容，而colvar1 + colvar2 + ...则定义了要划掉的、确定各列内容的变量集合。

• fun.aggregate是（可选的）数据整合函数，比如求均值等等。

示例：

如果我们想看一下不同类型（type）不同生产年份（year）的船只的运营年份（period）、使用时长（service）和发生事故次数（incidents）的情况，可以通过下列代码实现。

如果我们想看一下不同类型（type）的船只的运营年份（period）、使用时长（service）和发生事故次数（incidents）的均值，可以通过下列代码实现。

如果我们想看一下不同类型（type）不同运营年份（service）、使用时长（period）和发生事故次数（incidents）的船只的生产年份情况（year），可以通过下列代码实现。

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