使用 data.table 包重塑数据

Question

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

“聚合解决方案”工作正常，即使它很慢！我正在寻找一种更快的方法来解决这个问题。

我想重塑以下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

让它看起来像这样：

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

df 中的变量 y 应该被破坏，以便它的元素是新变量，每个都是虚拟编码的。所有其他变量（在这种情况下只是 z）对于每个人都是相等的（p1，p2 等）。特定人 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。问题是，每人需要一行（p1，p2 等）。

Answer 1

目前在data.table 中使用宽格式有点尴尬，但我认为这可行：

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

CJ 部分通过唯一 x 和 y 的所有组合连接，然后在该连接中有一个隐藏的 by-without-by 用于通过 @ 计算计数987654326@。一旦你有了这些，只需将它们水平放置在每个x 以及任何非NA z （我选择第一个），这是使用as.list 完成的。最后setNames 正确设置了列名。