用于重塑数据的最灵活的基本R函数是reshape。
#创建不平衡纵向（面板）数据集
set.seed(1234)
df <- data.frame(identifier=rep(1:5, each=3),
location=rep(c("up", "down", "left", "up", "center"), each=3),
period=rep(1:3, 5), counts=sample(35, 15, replace=TRUE),
values=runif(15, 5, 10))[-c(4,8,11),]
df
identifier location period counts values
1 1 up 1 4 9.186478
2 1 up 2 22 6.431116
3 1 up 3 22 6.334104
5 2 down 2 31 6.161130
6 2 down 3 23 6.583062
7 3 left 1 1 6.513467
9 3 left 3 24 5.199980
10 4 up 1 18 6.093998
12 4 up 3 20 7.628488
13 5 center 1 10 9.573291
14 5 center 2 33 9.156725
15 5 center 3 11 5.228851请注意，data.frames是不平衡的，也就是说，单元2在第一个周期中缺少观测值，而单元3和4在第二个周期中缺少观测值。另外，请注意，有两个变量随时间变化：计数和值，以及两个不变的变量：标识符和位置。
要重塑data.frame宽幅格式，
#根据时间变量重塑宽度
df.wide <- reshape(df, idvar="identifier", timevar="period",
v.names=c("values", "counts"), direction="wide")
df.wide
identifier location values.1 counts.1 values.2 counts.2 values.3 counts.3
1 1 up 9.186478 4 6.431116 22 6.334104 22
5 2 down NA NA 6.161130 31 6.583062 23
7 3 left 6.513467 1 NA NA 5.199980 24
10 4 up 6.093998 18 NA NA 7.628488 20
13 5 center 9.573291 10 9.156725 33 5.228851 11请注意，缺少的时间段用NA填充。
在重新调整宽度时，“ v.names”参数指定随时间变化的列。如果位置变量不是必需的，则可以在使用“ drop”自变量重塑形状之前将其删除。在从data.frame中删除唯一的不变/非id列时，该v.names参数变得不必要。
reshape(df, idvar="identifier", timevar="period", direction="wide", drop="location")
要使用当前的df.wide重塑，最小语法是
reshape(df.wide, direction="long")
但是，这通常比较棘手：
# remove "." separator indf.widenames for counts and values
names(df.wide)[grep("\\.", names(df.wide))] <-
gsub("\\.", "", names(df.wide)[grep("\\.", names(df.wide))])现在，简单的语法将产生有关未定义列的错误。
对于使reshape函数难以自动解析的列名，有时需要添加“ varying”参数，该参数指示reshape以宽格式分组特定变量以将其转换为长格式。此参数采用变量名称或索引的向量列表。
reshape(df.wide, idvar="identifier", varying=list(c(3,5,7), c(4,6,8)), direction="long")
长整型时，可以提供“ v.names”参数来重命名结果变量。
有时，可以通过使用“ sep”自变量避免使用“ varying”的规范，reshape该变量告诉变量名的哪一部分指定值自变量，哪个变量指定时间自变量。