4章3节：处理医学类原始数据的重要技巧，R语言中的宽长数据转换，tidyr包的使用指南
在数据分析中，数据的存储方式直接影响分析过程的效率和准确性。常见的数据存储形式有宽型数据（wide format）和长型数据（long format）。宽型数据适合人类查看和理解，而长型数据则更适合计算机处理和分析。为此，R语言提供了tidyr包，用于在这两种数据格式之间进行转换。本指南将详细介绍tidyr包中最常用的两个函数：gather()和spread()，并结合实际案例进行讲解。
一、什么是宽型数据和长型数据？
宽型数据（Wide Format Data）
宽格式数据集中，每一行代表一个独特的实体（如一个病人），每一列代表不同的变量或属性。所有的变量都以列的形式展开，数据在水平方向上延展。例如，一个包含病人血压、血糖和胆固醇水平的数据集可能如下所示：
| 病人ID | 血压 | 血糖 | 胆固醇 |
|---|---|---|---|
| 001 | 120 | 90 | 200 |
| 002 | 130 | 85 | 180 |
| 003 | 125 | 88 | 210 |
长型数据（Long Format Data）
在长格式数据集中，同一个实体可以在多行中出现ÿ
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