数据重塑：长宽数据转换【基于tidyr】

在数据分析和可视化过程中，数据的组织形式直接影响着我们能够进行的分析类型和可视化效果。这里简单介绍两种常见的数据格式：长格式（Long Format）和宽格式（Wide Format），以及如何使用tidyr包进行转换。

什么是长格式和宽格式数据？

宽格式（Wide Format）

• 每个观测单位占用一行
• 每个变量占用一列
• 适合人类直观阅读
• 常见于Excel表格

例如，一个记录学生各科成绩的宽格式数据：

# 宽格式数据示例
student_scores_wide <- data.frame(
  student_id = c(1, 2, 3),
  math = c(85, 92, 78),
  english = c(92, 88, 95),
  science = c(90, 85, 88)
)

长格式（Long Format）

• 每个观测值占用一行
• 包含标识变量和值变量
• 适合统计分析和可视化
• 符合"整洁数据"原则

同样的数据在长格式下的表现：

# 长格式数据示例
student_scores_long <- data.frame(
  student_id = rep(1:3, each = 3),
  subject = rep(c("math", "english", "science"), 3),
  score = c(85, 92, 90,