R 使用data.table聚合时保留零计数组合

假设我有以下

数据。表
：

dt <- data.table(id = c(rep(1, 5), rep(2, 4)),
                 sex = c(rep("H", 5), rep("F", 4)), 
                 fruit = c("apple", "tomato", "apple", "apple", "orange", "apple", "apple", "tomato", "tomato"),
                 key = "id")

   id sex  fruit
1:  1   H  apple
2:  1   H tomato
3:  1   H  apple
4:  1   H  apple
5:  1   H orange
6:  2   F  apple
7:  2   F  apple
8:  2   F tomato
9:  2   F tomato

其中：

    fruit sex N
1:  apple   H 3
2: tomato   H 1
3: orange   H 1
4:  apple   F 2
5: tomato   F 2

问题是，这样做会丢失
sex==“F”
的
orange
计数，因为该计数为0。有没有一种方法可以在不丢失零计数组合的情况下进行聚合

非常清楚的是，预期结果如下：

   fruit sex N
1:  apple   H 3
2: tomato   H 1
3: orange   H 1
4:  apple   F 2
5: tomato   F 2
6: orange   F 0

非常感谢
 一种方法是将
sex
或
id
更改为factor（
id
在这里是多余的？）


或者您可以将
水果
更改为按
性别进行因子和分组
：

dt[, fruit := factor(fruit)]
dt[, .(fruit = levels(fruit), N=c(table(fruit))),by=sex]
#    sex  fruit N
# 1:   H  apple 3
# 2:   H orange 1
# 3:   H tomato 1
# 4:   F  apple 2
# 5:   F orange 0
# 6:   F tomato 2


编辑：
但是我怀疑如果你的
数据.table
很大，那么依赖
table
可能不是个好主意。在这种情况下，可能是一条路要走。也就是说，首先进行聚合，然后进行连接

out <- setkey(dt, sex, fruit)[, .N, 
             by="sex,fruit"][CJ(c("H","F"), 
             c("apple","tomato","orange")), 
             allow.cartesian=TRUE][is.na(N), N := 0L]
#    sex  fruit N
# 1:   F  apple 2
# 2:   F orange 0
# 3:   F tomato 2
# 4:   H  apple 3
# 5:   H orange 1
# 6:   H tomato 1

out似乎最简单的方法是显式提供传递给
i=
的data.table中的所有category组合，设置
by=.EACHI
对它们进行迭代：

setkey(dt, sex, fruit)
dt[CJ(sex, fruit, unique = TRUE), .N, by = .EACHI]
#    sex  fruit N
# 1:   F  apple 2
# 2:   F orange 0
# 3:   F tomato 2
# 4:   H  apple 3
# 5:   H orange 1
# 6:   H tomato 1

我在测试你的答案，并想“它工作得很好，但似乎有点慢”。然后我看到了你的编辑：）太棒了，非常感谢。
out <- setkey(dt, sex, fruit)[, .N, 
             by="sex,fruit"][CJ(c("H","F"), 
             c("apple","tomato","orange")), 
             allow.cartesian=TRUE][is.na(N), N := 0L]
#    sex  fruit N
# 1:   F  apple 2
# 2:   F orange 0
# 3:   F tomato 2
# 4:   H  apple 3
# 5:   H orange 1
# 6:   H tomato 1

setkey(dt, sex, fruit)
dt[CJ(sex, fruit, unique = TRUE), .N, by = .EACHI]
#    sex  fruit N
# 1:   F  apple 2
# 2:   F orange 0
# 3:   F tomato 2
# 4:   H  apple 3
# 5:   H orange 1
# 6:   H tomato 1