Question

我有一个data.table，它列出了用户ID，周数，用户执行操作的事实（Processed，0或1）和我用来计算我有多少值的列，名为HowMany ：

 data <- data.table(WeekNumber=c(33,33,33,34,34,33,33,34,34), 
         User=c(1,1,1,1,1,2,2,2,2), 
         Processed=c(1,1,0,0,1,0,1,0,1),
         HowMany=c(1,1,1,1,1,1,1,1,1))

我想找到每周完成和未完成的事情的总和，所以我做了类似的事情：

> dcast(setDT(data), WeekNumber~Processed, value.var="HowMany", sum) 
   WeekNumber 0 1
1:         33 2 3
2:         34 2 2

现在我想找到完成的事情的平均数量，而不是按周完成的事情，所以在这种情况下我还要在某种程度上由用户聚合，但是我在这一步失败了：

> dcast(setDT(data), WeekNumber~Processed+User, value.var="HowMany", mean) 
  WeekNumber 0_1 0_2 1_1 1_2
1:        33   1   1   1   1
2:        34   1   1   1   1

虽然我的最佳结果是：

WeekNumber 0   1
        33 1 1.5
        34 1   1

Answer 1

这样的事情：

dat[, user_processed := paste(User, Processed, sep="_")]
dcast(dat, WeekNumber~user_processed, value.var="Processed", length)

这给了你：

   WeekNumber 10001041_1 10001042_0 10001042_1
1:         33          0          3          2
2:         43          5          0          0

使用的样本数据：

dat <- fread("User Processed WeekNumber
  1: 10001042         0         33
      2: 10001042         0         33
      3: 10001042         1         33
      4: 10001042         0         33
      5: 10001042         1         33
      870: 10001041         1         43
      871: 10001041         1         43
      872: 10001041         1         43
      873: 10001041         1         43
      874: 10001041         1         43")

dat <- dat[, V1 := NULL]
setnames(dat, c("User", "Processed", "WeekNumber"))

如何通过应用两个函数来聚合data.table

1 个答案: