宽数据：宽数据是比较常用的数据收集与储存样式，群落学里面一般是表示为一列为一个变量，一行为一个样本，表格里面的值代表变量在样本里面的观测值。

长数据：长数据是一元统计分析可能会用到的样式，如将上面的每一列的值重叠形成新的一列，表示观测值。另外添加一列表示观测值所对应的变量名字。

Reshape包里面的melt() 可以将宽数据转化为长数据。

melt(data,id.vars,measure.vars,variable.name=“variable”,…,na.rm=FALSE,value.name=“value”,factorsAsStrings=TRUE)

·  id.vars：不需要进行melt的列名，通常会随着melt不停重复堆叠，因此最好为无数学意义整数（变量位置信息）或字符串（名称信息）。

·  measure.vars：观测值列名。

·  variable.name：melt 后观测变量的列名 ，不填默认为 variable

·  na.rm

·  value.name：melt 后观测值的列名， 不填默认为 value

案例：

library(reshape)

melt(iris, id.vars = c("Species"))

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