使用data.table制作汇总表

Question

工作数据如下：

df <- data.table(Name = c("a","a","b","b","b","c","c"),
             SPP = c("YP","YP","YP","BY","BY","CY","YP"),
             Con = sample(1:20,7))
df
   Name SPP Con
1:    a  YP  18
2:    a  YP   4
3:    b  YP   2
4:    b  BY  15
5:    b  BY  17
6:    c  CY   1
7:    c  YP  20

目标是汇总SPP 中的信息，并按Name 分组。理想的输出应该是这样的：

   Name SPP N V1
1:    a  YP 2  1
2:    b  YP 1  2
3:    b  BY 2  2
4:    c  CY 1  2
5:    c  YP 1  2

其中N 是每个Name 组中每个SPP 的观察数。 V1 是每个Name 组中SPP 类型的总数。例如，在上面的汇总表中，第 2 行和第 3 行显示：b(Name) 有 1 个 YP 和 2 个 BY ( SPP)。 b 中的SPP 类型总数为 2(V1)。

我可以通过以下方式生成汇总表：

m1 <- df[, .(.N), by = .(Name, SPP)]
m2 <- df[,.(length(unique(SPP))), by = Name]
merge(m1,m2,by = c("Name"))

问题是我是否可以在不使用merge 两个表的情况下使用更简洁的data.table 命令生成此汇总表？我试过类似的东西：

m1 <- df[, .(.N, length(unique(SPP))), by = .(Name, SPP)]

它并没有像想要的那样工作。我不知道为什么。有人可以帮我解释一下吗？谢谢！

Answer 1

这可行，但在我看来太复杂了，嵌套聚合：

df[, c(.SD[, .N, by=SPP], n_SPP = uniqueN(SPP)), by=Name]
# or 
df[, {z = .SD[, .N, by=SPP]; c(z, n_SPP = nrow(z))}, by=Name]

另一种选择是顺序聚合：

df[, .N, by=.(Name, SPP)][, n_SPP := .N, by=Name][]