日常的数据预处理中，不可避免的会遇到数据的各种变形、转换，R语言中的tidyr包函数解决了数据变形上的问题，变量、列的转换。
1、宽数据变长数据
gather(data, key = "key", value = "value", ..., na.rm = FALSE,convert = FALSE, factor_key = FALSE)参数说明：data数据；
key将原数据所有列赋值给一个新变量，这个新变量就是这里的key，所以当给此参数命名是要注意其含义；
value将原数据所有值赋值给一个新变量，这个新变量就是这里的value，所以当给此参数命名是要注意其含义；
...这个省略号的地方了要注意了，它是选择你需要转换的那些列的，若你省略此处，它便会将所有列转换，另外排除列在列名的前面加 - 即可；
na.rm=FALSE要不要删除缺失值；
convert=FALSE是否需要进行类型转换；
factor_key=FALSE是否存储为字符向量，否则存储为因子，按照原始顺序排列。
2、长数据变宽数据
spread(data, key, value, fill = NA, convert = FALSE, drop = TRUE,sep = NULL)参数说明：data数据；
key将变量值转换为字段变量；
value那些你需要分离的值；
fill可以将fill值赋值给转换后的缺失值；
3、多列数据合并
unite(data, col, ..., sep = "_", remove = TRUE)参数说明：data数据；
col构成新列的名称；
...选择你需要组合的列；
sep值之间的分隔符，默认情况为"_"；
remove是否删除被组合的列。
4、列数据拆分
separate(data, col, into, sep = "[^[:alnum:]]+", remove = TRUE,convert = FALSE,
extra = "warn", fill = "warn", ...)参数说明：data数据；
col需要拆分的列；
into新生成的列名，格式别写错了；
sep被拆分列的分隔符，这个千万错不得；
remove是否删除被拆分列，这个就视情况而定了。
现在的文章写的越来越接地气、基础了，下次写个稍微深一点的，分享知识分享快乐！