如何使用R data.table进行可扩展的聚合和计数

我正在尝试使用data.table聚合和计算表的新值，如下所示：

 CARD_KEY Nationality OCCUPATION  PURCHASE_AMOUNT PRODUCT
    1      Poland       Student     $100          Shoes
    1      Poland       Student     $150          Shoes
    1      Poland       Student     $50           Bags
    2      UK           Accountant  $10           Shoes
    2      UK           Accountant  $40           Supermarket

我正在寻找的输出如下：

 CARD_KEY Nationality OCCUPATION   Total_Purchases   Purchase_Ratio.Shoes Purchase_Ratio_Super...
    1      Poland       Student     $350                    $250/$350              0          
    2      UK           Accountant   $350                    $10/$350              $40/$350          

下面是我所做的。它可以工作，但是有没有更理想的方法来编写此代码：

result = tmp[,Total_Purchases:=list(sum(as.numeric(Purchase_Amount)))][,
         Purchases_Ratio:=sum(as.numeric(Purchase_Amount)/Total_Purchases),by=c("CARD_KEY")][,
         count(.SD,"PRODUCT"),by=c('CARD_KEY','Nationality','OCCUPATION','Purchases_Ratio')][,
         Purchases_Freq:=freq/sum(freq),by=CARD_KEY]
result_reshaped<-reshape(result,direction="wide",
                 idvar=c('CARD_KEY','Nationality','OCCUPATION','freq'),
                 timevar='PRODUCT')

result=tmp[，总采购量：=列表（金额（如数字（采购金额）））[,，
采购比率：=金额（如数字（采购金额）/采购总额），按=c（“卡钥匙”）[,，
计数（.SD，“产品”），按=c（‘卡钥匙’、‘国籍’、‘职业’、‘购买率’）[,，
购买频率：=Freq/sum（Freq），按=CARD\u KEY]
正如评论中提到的，你做了很多错事


首先-在使用
data.table
时，不要使用
重塑
，您可以使用效率更高的
dcast.data.table
功能来实现这一点
第二-通过引用分配时（即使用
：=
），无需在
列表中或创建副本（即，使用
为什么要使用基本R
重塑
。这是R中存在的最低效的函数之一。您听说过
？dcast.data.table
。另外，您从哪里获取
计数
？还有，
频率是什么？您没有这样的列，您不需要删除“$”在任何合理的聚合之前签名？也不需要分配给
结果
，因为您使用
：=
引用分配count来自plyr库。freq是count函数的输出。我确实删除了$。我只是将其留作说明。谢谢您的评论。非常有用。dcast的一个问题是我不知道我如何使用它来获得不同的“value.vars”。请注意，上面我想为每个产品提供购买比率、购买频率等。您展示的内容很棒，但只适用于购买量。有意义吗？有任何进一步的精彩建议@David arenburg？：：）非常感谢您的帮助。
tmp[, PURCHASE_AMOUNT := as.integer(gsub("\\$", "", PURCHASE_AMOUNT))][, 
      Total_Purchases := sum(PURCHASE_AMOUNT)]

dcast.data.table(tmp, 
                 CARD_KEY + Nationality + OCCUPATION + Total_Purchases ~ PRODUCT, 
                 function(x) round(sum(x)/sum(tmp$PURCHASE_AMOUNT), 2),
                 value.var = "PURCHASE_AMOUNT")

#    CARD_KEY Nationality OCCUPATION Total_Purchases Bags Shoes Supermarket
# 1:        1      Poland    Student             350 0.14  0.71        0.00
# 2:        2          UK Accountant             350 0.00  0.03        0.11