Rの背の高いフォーマットのデータを持つ場合、格子グラフィックスを使用してデータ内のサブグループを視覚化することが簡単にできます。例えば、複数の変数を同時に解析したい場合はどうなりますか？
雇用、失業、その他の人口指標に関するデータを含む組み込みデータセットlongleyを考えてみましょう： >> str（longley） 'データ。フレーム '：16 obs。 7つの変数：$ GNP。デフレーター：num 83 88. 5 88. 2 89. 5 96.2 … $ GNP：num 234 259 258 285 329 … $失業者：num 236 232 368 335 210 … $ Armed。フォース：num 159 146 162 165 310 … $人口：108 108 109 110 111 112 … $年：int 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 … $従業員数：60名3 61. 1 60. 2 61.2データフレームの様々な変数を容易に分析する1つの方法は、最初にデータフレームをワイドフォーマットから高フォーマットに再形成することである。
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ワイドデータフレームには、各変数の列が含まれています。背の高いデータフレームにはすべて同じ情報が含まれていますが、データは、変数の名前を識別するために1つの列が予約され、2番目の列に実際のデータが格納されるように構成されています。
データフレームをワイドフォーマットから高フォーマットに容易に変更するには、reshape2パッケージのmelt（）関数を使用します。覚えておいてください：
reshape2はベースRの一部ではありません。これはCRANで利用可能なアドオンパッケージです。インストール時にインストールすることができます。 packages（ "reshape2"）関数です。 <！ - 2 - > >>ライブラリ（ "reshape2"）> mlongley str（mlongley） 'データ。 frame '：96 obs。 3変数：$年：int 1947 1948 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 … $変数：6レベルの "GNP。deflator"、…：1 1 1 1 1 1 1 1 1 … $ value：num 83 88. 5 88. 2 89. 5 96.2 … これで、背の高いデータフレームmlongleyをプロットし、新しい列の値と変数を数式の値〜Year |に使用できます。変数。 >> xyplot（value〜Year |変数、data = mlongley、+ layout = c（6,1）、+ parストリップテキスト= list（cex = 0.7）、+ scale = list（cex = 0 7）+）
追加の引数は、ストリップ。テキストとスケールは、チャートの上部にあるストリップのフォントサイズ（文字拡大率）とスケールを制御します。- <！ - 1 - >
複数のグループでプロットを作成する場合は、結果のプロットが有意義であることを確認してください。例えば、GNPの単位（999国民総生産
の略）はおそらく数十億ドルです。対照的に、人口の単位はおそらく何百万という人々です。 （このトピックでは、longleyデータセットのドキュメントは明確ではありません。）
チャートジャンク
（誤解を招くようなグラフィックス）を作成したとして非難されることは望ましくありません。<！ - 2 - >
