データ分析をする際，Excelとかgoogleスプシとかでまとめた横長のデータ（wide型）から縦長のデータ(long型）に変換することがちょくちょくあるので，忘れないように備忘録としてまとめます。
wide型のデータとは
wide型のデータとは，クロス集計表のように行と列が交わるセルにデータが入ったものです。
例えば，以下の表なものです。
| 生徒 | 模試1回目 | 模試2回目 | 模試3回目 |
|---|---|---|---|
| A | 20 | 25 | 40 |
| B | 30 | 36 | 34 |
| C | 40 | 41 | 40 |
ぱっと見で見やすいのがwide型の特徴です。
long型とは
long型のデータは1行につき1つの観測値が表されたものです。
wide型と同じデータを使うと以下のように表現されます。
| 生徒 | テスト | 点数 |
|---|---|---|
| A | 模試1回目 | 20 |
| A | 模試2回目 | 25 |
| A | 本試験 | 40 |
| B | 模試1回目 | 30 |
| B | 模試2回目 | 36 |
| B | 本試験 | 34 |
| C | 模試1回目 | 40 |
| C | 模試2回目 | 41 |
| C | 本試験 | 40 |
パッと見では，データの様子が分かりづらいのですが，
データ分析を行う上で扱いやすいのは，long型のデータとなります。
wide型からlong型へ変換する方法
ここからは，Rでwide型データからlong型データへ変換する方法をまとめます。
なお，データとしては，以下のスクリプトを入れることで，wide型のデータを作れます。
生徒<-c("A","B","C")
模試1回目<-c(20,30,40)
模試2回目<-c(25,36,41)
本試験<-c(40,35,40)
dat<-data.frame(生徒,模試1回目,模試2回目,本試験)
gather関数の使い方
Rでwide型からlong型へ変換する方法としては，gather関数を使うと良いです。
gather関数はtideyverseのパッケージ群に含まれるので，初回はインストールしましょう。
install.packages("tidyverse")
library("tidyverse")gather関数に入れる引数は以下の通りです。
gather(データ,key,value,並び替える値のある列,並び替える値のある列2,……,並び替える値のある列n列目）
- key・・・wide型の列名が入る箇所の名前を入れる（独立変数の要因に入れるような名前にするとわかりやすい）
- value・・・wide型のときに各セルに入っていた値が入る列の名前を入れる（従属変数みたいな名前を入れるとわかりやすい）
- 並び替える値のある列1～列n列目 ・・・long型データとして並び替えたい列を指定する。列の数だけカンマで区切る
今回の例であれば，以下のようになります。
dat2<-gather(dat,key="テスト",value="点数",模試1回目,模試2回目,本試験)
「並び替える値のある列」は列名ではなく，列番号を入れることも可能です。
列が多すぎる場合は，列番号を範囲指定すると楽です(dat2_1)。
また，列番号の最期は，データの最終列であることがよくあるので，末尾をlength(dat)にすれば，列番号を数える必要なく楽にできます(dat2_2)。
dat2_1<-gather(dat,key="テスト",value="点数",2:4)
dat2_2<-gather(dat,key="テスト",value="点数",2:length(dat))dat2_1もdat2_2もdat2と同じ結果になります。
long型からwide型へ変換する方法
ついでにRでlong型からwide型へ変換する方法も紹介します。
gather関数ではなく，spread関数を使います。
spread関数に入れる引数は以下の通りです。
spread(データ,key,value)
ここでは，keyとvalueの考え方が少しgatherと異なります
key・・・横長にする際に列名にしたい項目が入っている列を指定 value・・・新しく作られる各列に入れる値の指定
実際にdat2をspread関数を使ってdat1と同じ内容に戻してみます。
dat1_1<-spread(dat2,key=テスト,value="点数")
戻せました。
ただし，列の順番が自動的に決まってしまうので，順序を変えたい場合は，以下のように列順を変更すると良いと思います。
dat1_1r<-dat1_1[,1,3,4,2]
以上です。
参考書籍
R言語の勉強には以下の書籍がおすすめです。
松村優哉，湯谷啓明，紀ノ定保礼，前田和寛 著『RユーザのためのRStudio［実践］入門―tidyverseによるモダンな分析フローの世界―』技術評論社
