使用data.table包重塑数据

Question

我也问过同样的问题，前几天（ click here），但没有提到使用data.table结果，将不胜感激

的“总解决方案”工作正常，尽管它很慢！我正在寻找更快的方法来解决这个问题。

我要重塑以下data.frame：

df <- data.frame(x=c("p1","p1","p2"),y=c("a","b","a"),z=c(14,14,16)) 
df 
    x y z 
1 p1 a 14 
2 p1 b 14 
3 p2 a 16 

，使它看起来像这样的：

df2 <- data.frame(x=c("p1","p2"),a=c(1,1),b=c(1,0),z=c(14,16)) 
    x a b z 
1 p1 1 1 14 
2 p2 1 0 16 

在df变量y应该破坏，使得它的元素是新的变量，每个虚拟编码。所有其他变量（在本例中仅为z）对于每个人（p1，p2等）都是相等的。特定人员p具有不同值的唯一变量是y。
我想要这个的原因是因为我需要通过变量x将此数据集与其他数据集合并。事情是，它需要每人一排（p1,p2等）。

Answer 1

将宽幅目前在data.table有点别扭，但我想这样的作品：

library(data.table) 
dt = data.table(x=c("p1","p1","p2"),y=c("a","b","a"),z=c(14,14,16)) 

setkey(dt, x, y) 
dt[CJ(unique(x), unique(y)), list(.N, z)][, 
    setNames(as.list(c(N, z[!is.na(z)][1])), c(y, 'z')), by = x] 
# x a b z 
#1: p1 1 1 14 
#2: p2 1 0 16 

的CJ部分通过独特的x和y所有组合连接，然后在加入有一隐藏by-by-by-用于通过.N计算计数。一旦你有了这些，只需将每个x与任何非NA z（我选择第一个）一起水平放置，并使用as.list完成。最后setNames正确设置列名。