数据是数据分析的基础。我们常见的数据一般存储在excel表格，或者txt文档中。今天我们来看看长数据和宽数据，以及如何进行两者之间的相互转换。
1．宽数据和长数据
宽数据
如图1所示，宽数据是我们最常见的数据存储形式，其中行是基因，列是样品，行和列的交叉点，就是某个基因在某个样品中的表达值。宽数据一般至少4列，并且第一列和第一行是唯一的。
图1. 宽数据示例
长数据
如图2所示，长数据中第一列是基因，第二列是样品，第三列是表达值。这种存储数据的格式带有冗余性，例如基因和样品都有重复。形如一个很窄，很长（高）的长方形。
图2. 长数据示例
长数据是根据[基因行，样品列]的交叉点坐标取数据，然后按照从上到下，从左到右的顺序把基因、样品、表达值拎出来，重写宽数据。也就是将矩阵形式的数据“扁平化”，两者所描述的内容是一样的。一般来说，宽数据更符合人们的阅读习惯，并且更加紧凑，而长数据则更容易进行数据处理和可视化。
2．编程语言中的宽数据和长数据转换
由于不同的软件可能需要不同的数据输入形式，因此，宽数据和长数据的相互转换是日常数据处理必备的技巧。
在R语言中
1）reshape2
melt函数将宽数据“熔化”melt成长数据
dcast函数将长数据“铸造”cast成宽数据
2）tidyr
spread函数将宽数据“展开”spread成长数据
gather函数将长数据“聚集”gather成宽数据
在python语言中
pandas包的melt函数将宽数据“熔化”成长数据
pandas包的pivot_table函数将长数据“透视汇总”成宽数据表
3． 微生信在线长宽数据相互转换
3.1 打开转换页面
首先，使用浏览器（推荐chrome或者edge）打开长数据-宽数据相互转换页面。
左侧为常见作图导航，中间为数据输入框和可选参数，右侧为描述和结果示例。
图3. 数据转换页面
3.2 示例数据
点击右侧“示例数据”链接下载excel格式的示例数据。这里以宽数据转长数据为例。
图4. 宽数据示例
宽数据为矩阵形式，行是基因，列是样品。其中第一列为gene_id，其余列为样品。
3.3 粘贴宽数据
拷贝示例数据中的宽数据，粘贴到输入框。数据少时直接粘贴，数据较大时，可以上传制表符分割的txt文件。
图5. 粘贴宽数据
注意：不是拷贝excel文件，是拷贝excel文件里边的数据。另外粘贴到输入框后，格式乱了没关系，只要在excel中是整齐的就行。同时数据矩阵中不能有空的单元格，中文字符等。
3.4 设置参数
由于宽数据转长数据时，需要指定第2列变量和第3列的值名字，因此这里需要我们输入两个名字。
图6.变量参数
3.5 提交获得结果
粘贴好输入数据，提交后，即可下载转换后的结果。
图7.结果下载
结果说明
图8. 长数据结果
第一列是基因，第二列是样品，第三列是表达值
长数据转宽数据类似。
注意：
1，长数据不是宽数据的简单转置，而是根据变量提取数据，所以长数据中的一行至少有3个值，变量1，变量2，变量1 vs 变量2对应的值。作为简单转换页面，默认3列为长数据，超过3列的为宽数据，即仅能转换二维数据。如需更复杂的转换，请使用相应的函数。
2，宽数据转长数据时不会有数据丢失，而长数据转宽数据时，若数据有缺失，则相应宽数据中以NA填补。
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