之前在【認識Ｒ語言資料結構】文章中有推薦一套件：dplyr，該套件主要功能就是整理資料，讓繁瑣的資料整理變得相當簡單容易，我們在該文章中介紹也實際操作過六大核心函數（filter、select、mutate、summarise、group_by、arrange）。那有時會為了要使分析資料變得容易和讓Ｒ讀懂，我們會使用到另外一個Tidtverse家庭中的另一個套件tidyr的資料表格長轉寬的技巧。
大家看完敘述可能還不太能理解，讓我們實際操作一次吧：
首先我們用之前我們自己建立的資料框來當作範例使用
consumer <- data.frame(consumer_ID = c(1,2,3,4,5,6,7,8),
gender=c(‘M’,’F’,’F’,’M’,’F’,’F’,’F’,’M’),
age = c(18,20,21,24,40,33,49,19),
purchase_item=c(“A1″,”A2″,”A1″,”B1″,”B3″,”A1″,”C2″,”C1”),
payment_method=c(“C”,”C”,”M”,”C”,”M”,”D”,”C”,”M”)),
cost = c(100,200,100,300,600,100,450,350)
我們所建立出來的這個資料框（表格），是所謂的寬表格（wide format），寬表格的特性就是每一列（row）會包含多個觀察值，如編號2的顧客那一列就會顯示為女性、年齡是20、購買品項是A2、付款方式是現金以及花費200元。可以看到寬表格的優點即為呈現的資料量多！接著我們就直接先這個寬表格轉換成長表格，再來看長表格的特性。
要轉換表格，先載入tidyr套件，並使用寬轉長gather() 函數，
#載入套件
install.packages(“tidyr”)
library(tidyr)
#使用gather()函數
con_long <- gather(data = consumer, key = “主鍵”, value = “對應值”, age,cost)
在長表格（long format）中，會有所謂的主鍵（Key）也可以當成是類別變數，以及其對應的數值（Value），那麼就必須在gather()函數中去輸入我們想要聚集( 範例以age,cost) 的數值欄位以及命名。在執行之後，會出現以下表格形式：
可以看到長表格呈現的方式，會以使用者主要想觀察的Key值來做排序呈現，我們不難發現長表格的特性就是每一列（row）只會有一個觀察值（age或cost）。
那學會由寬表格轉成長表格，我們再學由長表格轉為寬表格，而要使用到的函數是 spread() 函數 ：
#長轉寬表格 使用spread()函數
con_width <- spread(con_long, key = “主鍵”, value = “對應值”)
View(con_width)
方法是要指定長表格的名稱、主鍵的欄位還有對應值的欄位，執行之後我們檢視它，會發現它就會轉換成我們原來所建立的寬表格資料框！
＊總結以上，若是要在寬表格新增額外的資訊，就要新增一個新欄位（例如新增職業類別）。而若是要在長表格中新增資訊，則要新增一個列數（例如新增體身高、體重等）。
以上便是R語言資料表格長寬轉換的完整解說，若您覺得有幫助的話，再請幫我們留個好評，謝謝您的觀看，我們下次見。
