宽数据转换成长数据简易工具
处理数据常常会遇到两张数据格式，一种是长数据（long data），另一种是宽数据（wide data）。
以常见的股票收盘价数据为例，表1是长数据常见形式，而表2是宽数据常见形式。而R语言作为处理数据的好手，提供了非常多工具来处理这两种数据，以及二者间的转换工具。
两种数据格式的基本介绍
观察表1的数据格式，可以看到长数据例子中，前两列是日期和股票代码，第三列是某日某只股票的收盘价。这类似于数据库里面的主键（primary key），通过前两列定义一个唯一标志符，第三列是标志符对应的值。当然，可以定义更多列作为标志符（例如加入一列数据字段factor，这里是收盘价），而每一个标志符也可以对应更多列数据（例如加入开盘价等），如表3所示。而如果有新的日期或股票数据进来，新增几行即可。
而宽数据则不一样。在表2中，第一列规定了每一行收盘价的日期，每一列规定了收盘价所属的股票。每一个（二维）宽数据对象只能对应一种数据，如果需要另一种数据，例如开盘价，则需要重新做一个这样的表格，第一行和第一列不变，中间的数据值进行调整即可。而如果有一只新上市的股票，则需要新增一列。
除了上述的不同，二者还有一个非常重要的区别就是对缺失值的处理方式。长数据往往不记录缺失值，而宽数据为了保持数据一致性则需要记录。例如金田实业（000003）这只股票在2002年6月14日退市，之后便没有收盘价。如果我们的数据从2000年开始记录所有股票的收盘价，对于长数据格式，可以不用再记录数据了，而宽数据则必须从退市之后记录空值（NULL或NA）。
两种数据类型各有优缺点，宽数据 更利于阅读， 长数据更利于存储和分析
在实际使用中 常用的是宽数据形式，但在很多工具中 使用长数据进行画图和分析，在这里我们提供了一个 宽数据转换成 长数据的简易工具，可以直接从Excel复制过来，然后转换后 再复制出去
使用简单，一目了然
有两个选项可以自己定义 转换哪些列，保留哪些列
- 发表于 2021-06-27 20:52
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- 分类：软件工具
