对于tidyr，有pivot_wider()和pivot_longer()，它们分别被广义为从long -> wide或wide -> long进行重塑。使用OP的数据:

单列长>宽

library(tidyr)

dat1 %>% 
    pivot_wider(names_from = numbers, values_from = value)

# # A tibble: 2 x 5
#   name          `1`    `2`    `3`    `4`
#   <fct>       <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
# 1 firstName   0.341 -0.703 -0.380 -0.746
# 2 secondName -0.898 -0.335 -0.501 -0.175

多列长>宽

Pivot_wider()还能够执行更复杂的枢轴操作。例如，你可以同时对多个列进行主元操作:

# create another column for showing the functionality
dat2 <- dat1 %>% 
    dplyr::rename(valA = value) %>%
    dplyr::mutate(valB = valA * 2) 

dat2 %>% 
    pivot_wider(names_from = numbers, values_from = c(valA, valB))

# # A tibble: 2 × 9
#   name       valA_1 valA_2 valA_3 valA_4 valB_1 valB_2 valB_3 valB_4
#   <chr>       <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
#  1 firstName   0.341 -0.703 -0.380 -0.746  0.682 -1.41  -0.759 -1.49 
#  2 secondName -0.898 -0.335 -0.501 -0.175 -1.80  -0.670 -1.00  -0.349

在文档中可以找到更多的功能。

只使用dplyr和map。

library(dplyr)
library(purrr)
set.seed(45)
dat1 <- data.frame(
  name = rep(c("firstName", "secondName"), each=4),
  numbers = rep(1:4, 2), value = rnorm(8)
)
longer_to_wider <- function(data, name_from, value_from){
  group <- colnames(data)[!(colnames(data) %in% c(name_from,value_from))]
  data %>% group_by(.data[[group]]) %>%
    summarise( name = list(.data[[name_from]]), 
               value = list(.data[[value_from]])) %>%
    {
      d <- data.frame(
        name = .[[name_from]] %>% unlist() %>% unique()
      )
      e <- map_dfc(.[[group]],function(x){
          y <- data_frame(
            x = data %>% filter(.data[[group]] == x) %>% pull(value_from)
          )
          colnames(y) <- x
          y
      })
      cbind(d,e)
    }
}
longer_to_wider(dat1, "name", "value")
#    name          1          2          3          4
# 1  firstName  0.3407997 -0.7033403 -0.3795377 -0.7460474
# 2 secondName -0.8981073 -0.3347941 -0.5013782 -0.1745357

简单多了!

devtools::install_github("yikeshu0611/onetree") #install onetree package

library(onetree)
widedata=reshape_toWide(data = dat1,id = "name",j = "numbers",value.var.prefix = "value")
widedata

        name     value1     value2     value3     value4
   firstName  0.3407997 -0.7033403 -0.3795377 -0.7460474
  secondName -0.8981073 -0.3347941 -0.5013782 -0.1745357

如果你想从宽返回到长，只改变宽为长，不改变对象。

reshape_toLong(data = widedata,id = "name",j = "numbers",value.var.prefix = "value")

        name numbers      value
   firstName       1  0.3407997
  secondName       1 -0.8981073
   firstName       2 -0.7033403
  secondName       2 -0.3347941
   firstName       3 -0.3795377
  secondName       3 -0.5013782
   firstName       4 -0.7460474
  secondName       4 -0.1745357

使用你的例子数据框架，我们可以:

xtabs(value ~ name + numbers, data = dat1)

您可以使用重塑()函数或使用重塑包中的melt() / cast()函数来实现这一点。对于第二个选项，示例代码为

library(reshape)
cast(dat1, name ~ numbers)

或者使用重塑2

library(reshape2)
dcast(dat1, name ~ numbers)

新的(2014年)tidyr包也简单地做到了这一点，gather()/spread()是melt/cast的术语。

编辑:现在，在2019年，tidyr v 1.0已经推出，并将spread和gather设置为弃用路径，更倾向于pivot_更宽和pivot_更长，您可以在这个答案中找到描述。如果你想简要了解一下传播/聚集的短暂生活，请继续阅读。

library(tidyr)
spread(dat1, key = numbers, value = value)

从github,

Tidyr是为了配合整洁的数据框架而设计的重塑重塑，并与magrittr和dplyr携手合作，为数据分析构建一个坚实的管道。 就像reshape2做得比重塑少一样，tidyr做得比重塑少。它是专门为整理数据而设计的，而不是像重塑2那样进行一般的重塑，也不是像重塑那样进行一般的聚合。特别是，内置方法只适用于数据帧，而tidyr不提供边距或聚合。