宽数据转长数据的几个方法

变量少而观察值多。数据集中的变量没有做明确的细分，变量中有一个或多个变量值存在重复的情形

变量多而观察值少。数据集对全部变量进行了细分，各变量的值无重复循环的情况

为了数据分析处理的需要，如在R软件中，通常使用长数据形式进行，而在Minitab，SPSS等软件中，通常使用宽数据更容易处理。

转换方法很多，SPSS,Minitab和R等常用软件都能实现。本文重点介绍使用EXCEL(使用Power Query),在R，Minitab中转换方法，后边的文章中再另行介绍。 本文案例数据为肉哥整理的20年来各国入选世界500强的企业数表格清单41行21列* 1. EXCEL中转换 在EXCEL中，使用EXCEL自带的PowerQuery插件，可快速实现。具体方法如下：

打开EXCEL，新建工作表，依次选择“数据”-“获取数据”-“自文件”，根据数据存储形式选择对应的文件，本文待处理数据存储为csv文件，所以选择“从文本/csv（T）”路径选择待处理数据。（见图3所示） 也可以直接在EXCEL中打开待转换的数据表，在“数据”-“自表格/区域”中选择待转换的数据，后续操作方法一致。

选择文件后，点击“转换数据”按钮，进入PowerQuery界面

数据第一行应该是列标题，即我们通常说的变量名，但在这个表中却被处理为观测值，需要对数据进行处理，把数据第一行设置为列标题，操作方法，依次点击“主页”-“将第一行用作标题”，设置完成后，第一行变为行标题，即可进行数据转换

-对数据进行“逆序透视”操作，完成宽数据转变为长数据（说明，我们在EXCEL中采插入数据透视表，其过程即为长数据转宽数据的过程，而宽数据转长数据，即为数据透视的逆操作，在PowerQuery中称为“逆序透视”）；操作方法：选中“country”列（默认状态即为选择该列，实际操作中无需额外操作）依次选择“转换”-“逆序透视”-“逆序透视其他列”，逆序透视后，数据表只有三列，宽数据转长数据操作完成

至此，图2宽数据已转换为图11显示的长数据格式，总共624行数据。 原数据41行*21列，转换后只有624行，即624组数据，数据总量减少了，因为原始数据表中有空值，而这个空值存在很大的坑，后边使用Minitab和R原件操作时，就能发现。