Question

在R中使用data.table包必须有一个简单而优雅的方法，但我无法搞清楚。矢量化操作更可取。

library(data.table)    
d1 <- as.Date("01-13-2013", '%m-%d-%Y')    
d2 <- as.Date("12-31-2013", '%m-%d-%Y')    
data <- data.frame(Date=sample(seq(d1,d2,1),10), Customer_ID=sample(1:5,20,replace=T), Product=sample(letters[1:5]), Store=sample(c("S1","S2")))

创建

ID Date_Prod_A Times_Purchased_A Date_Prod_C Times_Purchased_C

1 47  01-01-2012                 2           -                 -
2 26           -                 -  01-17-2012                 1

查找产品的所有值列表，并为每个产品添加两列。此外，创建一个表格，显示每个ID显示的不同产品数量。

table <- data.table(data)

Answer 1

我认为您的意思是产品出现的次数，而不是每种ID的产品数量。

这是一个使用data.table和reshape的解决方案，但分为两步：首先，我计算长格式的产品数量，然后将数据转换为宽数据。我认为使用plyr和ddply会更好。

library(data.table)
DT <- as.data.table(dat1)
DT[,n := .N,by= ID]
reshape(DT,direction='wide',idvar='ID',timevar='Product',drop='Store')
  ID Purchase_date.Product_A n.Product_A Purchase_date.Product_C n.Product_C
1: 47              01-01-2012           2                      NA          NA
2: 26                      NA          NA              01-17-2012           1

总和＆amp;计算与条件匹配的行，按唯一值分组＆amp;变换表

1 个答案: