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我从中学开始就立体，较多维的数据理解不强，所以这部分进度慢些很正常
R ggplot2绘图常用一维数据列表的数据框，所以常用到多行聚为列这个功能。
减列数，创建一维：
常用包：reshape2,tidyr以及聚集了tidyr等包的tidyverse。
创建例子df<-data.frame(x=c("A","B","C"),"2010"=c(1,3,4),'2011'=c(3,5,2),check.names=FALSE)
reshap2::melt(数据框，id.var=索引列，variable.name=转换后列变量名的列名，value.name=转换后变量对应值的列名)
> df_melt<-reshape2::melt(df,id.var="x",variable.name="year",value.name="value")
tidyr::gather(数据框，转换后列变量名的列名，转换后变量对应值的列名，-索引列)
注：-索引列是指除索引列其他都聚合。
> df_gather<-tidyr::gather(df,year,value,-x)
上面俩函数运行结果相同：
加列数，加维
reshape2::dcast(数据框，行标签～列标签，value.var=列对应的值) 注：这里行标签指第一列自变量标签
reshape2::dcast(df_melt,x~year,value.var = "value")
tidyr::spread(数据框，待转的列标签，对应的值)
df_spread<-tidyr::spread(df_gather,year,value)
备注：tidyverse是Hadley创建的R包的集合。核心软件包是ggplot2，dplyr,tidyr,readr,purrr,tibble,stringr和forcats。其中readr用于读取数据，tidyr用于整理数据，dplyr用于数据转换，ggplot2用于数据可视化，purrr用于函数式编程。