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#> 6 Brazil 1999 population 172006362 #> # ... with 6 more rows

要整理这些数据，我们首先以类似 gather() 的方式分析其表示形式。不过这一次，我们只需要两个参数：

包含变量名的列，即键列。在这里，它是 type。
包含构成多个变量的值的列，即值列。在这里，它是 count。

弄清楚这些之后，我们就可以使用 spread()，如下面的程序代码所示，其可视化效果见图 9-3：

spread(table2, key = type, value = count) #> # A tibble: 6 × 4 #> country year cases population #> * #> 1 Afghanistan 1999 745 19987071 #> 2 Afghanistan 2000 2666 20595360 #> 3 Brazil 1999 37737 172006362 #> 4 Brazil 2000 80488 174504898 #> 5 China 1999 212258 1272915272 #> 6 China 2000 213766 1280428583

国家	年份	键	值	国家	年份	病例	人口
阿富汗	1999	病例	745	阿富汗	1999	745	19987071
阿富汗	1999	人口	19987071	阿富汗	2000	269	20595360
阿富汗	2000	病例	2666	巴西	1999	37737	172006362
阿富汗	2000	人口	20595360	巴西	2000	80488	1745044898
巴西	1999	病例	37737	中国	1999	212258	1272915272
巴西	1999	人口	172006362	中国	2000	213766	1280428583
巴西	2000	病例数	80488
巴西	2000	人口	1745044898
中国	1999	病例数	212258
中国	1999	人口	1272915272
中国	2000	病例数	213766
中国	2000	人口	1280428583

图 9-3. 对 table2 进行 spread 操作使其变得整洁

正如你可能从它们共同的 key 和 value 参数中猜到的那样，spread() 和 gather() 是互补的。gather() 使宽表变得更窄更长；spread() 使长表变得更短更宽。