如何使用data.frame或data.table长格式方法集成在多行上定义的属性

我最近开始在R中使用data.table包。我发现它非常方便地转换和聚合数据。我错过的一件事是如何转换定义在多行上的数据？我是否需要首先以宽格式重塑data.frame/表

假设您有以下数据表：

dt=data.table(group=c("a","a","a","b","b","b"),
              subg=c("f1","f2","f3","f1","f2","f3"), 
              counts=c(3,4,5,8,9,10))

对于每个组，您要计算每个子组的相对频率（c1/（c1+c2+c3））以及作为c1、c2、c3函数的其他属性（c1、c2、c3是与f1、f2和f3相关的计数）

我可以看到如何以广泛的格式转换数据表，然后应用转换。有没有办法以长格式直接计算（最好使用数据表）

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通常，组和子组可以由多个因素表示。

如果我正确理解OP，您希望smth如下所示：

dt[, {bigN = .N; .SD[, .N / bigN, by = subg]}, by = group]

或者可能（非常类似地）是这样的：

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如果您使用的是data.frame，则可以使用plyr软件包中的

ddply

（两步方法）：

dt1dt1
组子计数gcount
1 a f1 3 12
2 a f2 4 12
3 a f3 5 12
4 b f1 8 27
5B F29 27
6B F31027
dt2dt2
组子计数gcount rel.count
1 a f1 3 12 0.2500000
2 a f2 4 12 0.3333333
3 a f3 5 12 0.4166667
4 b f1 8 27 0.2962963
5B F29270.3333333
6B F310270.37037037004

目前我觉得这个问题有点模糊/宽泛。什么是c1，c2，c3？你想做什么手术？一般来说，为了提问/回答，你必须说明什么操作，并举例说明你想要的输出应该是什么（例如：对于这个相对频率）。对于这个特殊情况，我会这样做：

dt[，sc:=sum（counts），by=group][，counts:=counts/sc]

dt[, {counts.sum = sum(counts); .SD[, counts / counts.sum, by = subg]},
     by = group]

dt1<-ddply(dt,.(group),transform, gcount=sum(counts))# gcount=sum of count for each group
>dt1
group subg counts gcount
1     a   f1      3     12
2     a   f2      4     12
3     a   f3      5     12
4     b   f1      8     27
5     b   f2      9     27
6     b   f3     10     27

dt2<-ddply(dt1,.(group,subg),transform,rel.count=counts/gcount) #rel.count=relative frequency
>dt2
  group subg counts gcount rel.count
1     a   f1      3     12 0.2500000
2     a   f2      4     12 0.3333333
3     a   f3      5     12 0.4166667
4     b   f1      8     27 0.2962963
5     b   f2      9     27 0.3333333
6     b   f3     10     27 0.3703704