R：使用dplyr或Reforme2包制作数据透视表

我正在尝试使用

dplyr

或

restrape2

包在R中创建简单的透视表，因为我的数据集太大，并且R使用

sqldf

内存不足。我想用数据集中的两列创建透视表，它们分别是

的“Product”

和

的“Cust\u Id”

。我想统计每个产品的客户数量。这就是我得到的

library(reshape2)
mydata<-read.table("Book1.txt",header=TRUE,fill=TRUE)
mydata.m<-melt(mydata,id=c("Product"),measured=c(Cust_Id))
mydata.d<-dcast(mydata.m,Product~variable,count)

我也用下面的代码尝试了

dplyr

（不确定最后一步是什么，因为我在另一台笔记本电脑上做了）

库（dplyr）
mydata.df试试这个：

library(dplyr)
mydata <- mydata %>%
  group_by(Product) %>%
  summarise(nCustomers = n())

库（dplyr）
mydata%
组别(产品)%>%
总结（n客户=n（）

或者，如果您只想统计唯一客户，您可以执行以下操作：

library(dplyr)
mydata <- mydata %>%
  group_by(Product) %>%
  summarise(nCustomers = n_distinct(Cust_Id))

库（dplyr）
mydata%
组别(产品)%>%
摘要（客户=不相同（客户Id））
如果这真的是一个大数据集，那么您在
data.table
包中的最佳选择

require(data.table)

mydata_data_table = data.table(mydata)

number_customer = mydata_data_table[, .(number_customers = .N), by=Product]

您能否将部分数据dput（）并分享一个您正在寻找的结果示例？
library(dplyr)
mydata <- mydata %>%
  group_by(Product) %>%
  summarise(nCustomers = n_distinct(Cust_Id))

require(data.table)

mydata_data_table = data.table(mydata)

number_customer = mydata_data_table[, .(number_customers = .N), by=Product]