也许这甚至无法完成，因为我的数据格式不正确，但我正试图将其从“种类”宽格式转换为长格式。如果我首先修改excel中的数据，我知道如何使用melt进行此操作，但是我有很多数据，我希望不必先手动修改它。
基本上我的标题有深度，每个销售列都有多个描述符。帐户，品牌，品种和层级（也许还有其他一些，取决于这种情况如何）
Account
Brand
Variety
Tier
Dates
1/1/2011 Sales xxx
2/1/2011 Sales xxx
我需要的格式是
Date Account Brand Variety Tier Sales
我不明白如何使用重塑或融化来转换它。有任何建议，还是我必须手工完成？
修改
实际数据看起来像这样（名称已更改以保护无辜者）
Account Account A Account A Account A Account A Account B
Brand Brand A Brand A Brand B Brand B Brand C
Variety Cab Chard Merlot Pinot Grigio Pinot Noir
Tier Tier 2 Tier 3 Tier 2 Tier 1 Tier 3
Date
6/1/20 35 47 35 28 -
7/1/2011 12 17 12 12 84
8/1/2011 - - - - -
9/1/2011 7 7 7 7 84
10/1/2011 28 28 28 28 112
11/1/2011 168
12/1/2011 7 7 7 7 224
1/1/2012 14 236
如果我在excel中按摩它看起来像这样
Date Compilation_Red Compilation_White Oak_Cab Oak_Chard
1 11/1/2012 351 140 183 190
2 12/1/2012 191 99 120 92
3 1/1/2013 96 56 87 51
4 2/1/2013 30 30 84 61
5 3/1/2013 96 70 100 57
6 4/1/2013 60 38 52 22
7 5/1/2013 12 17 65 49
8 6/1/2013 9 7 28 21
9 7/1/2013 16 13 23 22
10 8/1/2013 26 29 40 33
11 9/1/2013 14 4 30 23
12 10/1/2013 17 4 47 31
13 11/1/2013 23 5 63 35
14 12/1/2013 25 3 70 41
15 1/1/2014 44 1 88 41
16 2/1/2014 28 7 57 43
然后我知道如何使用融合将其变成长格式
myItem=melt(Account, id.vars="Date", variable.name="Variety", value.name="Sales")
我只是不明白如何处理所有额外的标题，并将它们变成长格式。
此外，我不明白为什么我的桌子看起来很好，当我把它放入，但在预览中被捣碎在一起。
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希望这种方式对您有所帮助。
devtools::install_github("yikeshu0611/onetree")
onetree是我自己在github中的软件包。有一个功能：reshape_toLong，用于将宽数据转换为长格式。
library(onetree)
您的问题发生在标题上，但是，根据上面提供的数据，很难识别标题。 如果您有这样的长标题
wide=read_Text("
AccountBrandVarietyTierDate AccountABrandACabTier2 AccountABrandAChardTier3 AccountABrandBMerlotTier2 AccountABrandBPinotGrigioTier1 AccountBBrandCPinotNoirTier3
6/1/20 35 47 35 28 -
7/1/2011 12 17 12 12 84
8/1/2011 - - - - -
9/1/2011 7 7 7 7 84
10/1/2011 28 28 28 28 112
11/1/2011 - - - 168 -
12/1/2011 7 7 7 7 224
1/1/2012 - 14 - 236 -")
colnames(wide)[1]="date" #change the id var to be different
long = reshape_toLong(data = wide,
id = "date",
j = "newcolumn",
value.var.prefix = "Account")
head(long,10)
date newcolumn Account
1 6/1/20 ABrandACabTier2 35
2 7/1/2011 ABrandACabTier2 12
3 8/1/2011 ABrandACabTier2 -
4 9/1/2011 ABrandACabTier2 7
5 10/1/2011 ABrandACabTier2 28
6 11/1/2011 ABrandACabTier2 -
7 12/1/2011 ABrandACabTier2 7
8 1/1/2012 ABrandACabTier2 -
9 6/1/20 ABrandAChardTier3 47
10 7/1/2011 ABrandAChardTier3 17
然后我们使用Left，Right，Mid和Reverse函数处理newcolumn列。
long$AccountABC = Left(long$newcolumn,1)
long$Brand = Mid(long$newcolumn,2,6)
long$Tier=Right(long$newcolumn,5)
Variety1= Mid(long$newcolumn,8,60)
Variety2=Mid(Reverse(Variety1),6,60)
long$Variety=Reverse(Variety2)
head(long,20)
date newcolumn Account AccountABC Brand Tier Variety
1 6/1/20 ABrandACabTier2 35 A BrandA Tier2 Cab
2 7/1/2011 ABrandACabTier2 12 A BrandA Tier2 Cab
3 8/1/2011 ABrandACabTier2 - A BrandA Tier2 Cab
4 9/1/2011 ABrandACabTier2 7 A BrandA Tier2 Cab
5 10/1/2011 ABrandACabTier2 28 A BrandA Tier2 Cab
6 11/1/2011 ABrandACabTier2 - A BrandA Tier2 Cab
7 12/1/2011 ABrandACabTier2 7 A BrandA Tier2 Cab
8 1/1/2012 ABrandACabTier2 - A BrandA Tier2 Cab
9 6/1/20 ABrandAChardTier3 47 A BrandA Tier3 Chard
10 7/1/2011 ABrandAChardTier3 17 A BrandA Tier3 Chard
11 8/1/2011 ABrandAChardTier3 - A BrandA Tier3 Chard
12 9/1/2011 ABrandAChardTier3 7 A BrandA Tier3 Chard
13 10/1/2011 ABrandAChardTier3 28 A BrandA Tier3 Chard
14 11/1/2011 ABrandAChardTier3 - A BrandA Tier3 Chard
15 12/1/2011 ABrandAChardTier3 7 A BrandA Tier3 Chard
16 1/1/2012 ABrandAChardTier3 14 A BrandA Tier3 Chard
17 6/1/20 ABrandBMerlotTier2 35 A BrandB Tier2 Merlot
18 7/1/2011 ABrandBMerlotTier2 12 A BrandB Tier2 Merlot
19 8/1/2011 ABrandBMerlotTier2 - A BrandB Tier2 Merlot
20 9/1/2011 ABrandBMerlotTier2 7 A BrandB Tier2 Merlot
答案 1 :(得分：0)
如果您的数据是这样，那就更容易了。
wide=read.table(header = FALSE, text = ("
Account AccountA AccountA AccountA AccountA AccountB
Brand BrandA BrandA BrandB BrandB BrandC
Variety Cab Chard Merlot PinotGrigio PinotNoir
Tier Tier2 Tier3 Tier2 Tier1 Tier3
6/1/20 35 47 35 28 -
7/1/2011 12 17 12 12 84
8/1/2011 - - - - -
9/1/2011 7 7 7 7 84
10/1/2011 28 28 28 28 112
11/1/2011 - - - 168 -
12/1/2011 7 7 7 7 224
1/1/2012 - 14 - 236 -
"))
我们可以将row1更改为row4作为一个字符串，并视为列名。
for (i in 1:ncol(wide)) {
colnames(wide)[i]=inner_Add_Symbol(wide[1:4,i],"_")
}
然后我们从第1行删除到第4行，并将列名1更改为日期，该日期将被视为ID。
wide2=wide[-(1:4),]
colnames(wide2)[1]="date"
关键步骤重塑为长数据
long=reshape_toLong(data = wide2,
id="date",
j="newcolumn",
value.var.prefix = "Account")
在此数据框中拆分列
head(split_byonecolumn(long,"newcolumn","_",c("AccountABC","Brand","Variety","Tier")))
date newcolumn Account AccountABC Brand Variety Tier
1 6/1/20 A_BrandA_Cab_Tier2 35 A BrandA Cab Tier2
2 7/1/2011 A_BrandA_Cab_Tier2 12 A BrandA Cab Tier2
3 8/1/2011 A_BrandA_Cab_Tier2 - A BrandA Cab Tier2
4 9/1/2011 A_BrandA_Cab_Tier2 7 A BrandA Cab Tier2
5 10/1/2011 A_BrandA_Cab_Tier2 28 A BrandA Cab Tier2
6 11/1/2011 A_BrandA_Cab_Tier2 - A BrandA Cab Tier2