R 将两个字段重塑为边距并计算其交点

我正在尝试重塑sales data.frame，它具有以下结构

 categorization_one   gender       created_at       fk_id_customer_info    CONCAT_gender_cat_one  
1      Toys           Feminino     13/11/2013 04:54         1                   ToysFemale
2      Toys          Masculino     13/11/2013 04:54         2                   Toys Male
3 Computers         Masculino      14/11/2013 04:54         2                   Toys Male

我想像excel数据透视表一样，将行作为分类字段，将列作为字段CONCAT\u gender\u cat\u one中的值。这个表中的值是分类1和分类1的交集之间的计数。 我正尝试使用以下代码对包进行重塑：

cast(compras.parte.1,fk_id_customer_info ~ categorization_one, count, margins = TRUE)

但我得到了一个错误：

incorrect number of dimensions

编辑，这是dput（droplevels（head（compras.parte.1））结果的复制/粘贴

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首先，这里是更友好的data.frame形式的数据

dd<-structure(list(categorization_one = structure(c(2L, 2L, 1L), .Label = c("Computers", 
"Toys"), class = "factor"), gender = structure(c(1L, 2L, 2L), .Label = c("Feminino", 
"Masculino"), class = "factor"), created_at = structure(c(1384336440, 
1384336440, 1384422840), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), 
    fk_id_customer_info = c(1L, 2L, 2L), CONCAT_gender_cat_one = structure(c(1L, 
    2L, 2L), .Label = c("Toys Female", "Toys Male"), class = "factor")), .Names = c("categorization_one", 
"gender", "created_at", "fk_id_customer_info", "CONCAT_gender_cat_one"
), row.names = c("1", "2", "3"), class = "data.frame")

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谢谢但是我展示的数据只是一个样本，这个领域有600多个因素。如果没有结构和标签参数，我如何计算dd？你的确切意思是什么？你能举一个例子说明你在问题中想要的结果吗？结果正好是你在回答中所展示的结果。我只是觉得计算dd太复杂了，因为您使用标签作为输入（我在某些字段中有600多行），所以我想知道如何在不计算dd的情况下将数据转换为您的输出格式而不使用标签输入。我尝试了您的代码，但在unique中出错。默认值（x）：unique（）只能应用于向量

dd

只是一个数据帧。多亏了这些空格，你才不容易复制和粘贴上面发布的数据。您的数据应该已经在data.fram中。如果您最初发布了

dput（head（yourdata））

，我们就可以知道所有列的数据类型了。这看起来不像

dput（）

，看起来像是

head（）

@MrFlick哦，好的，dput（）输出了所有的因子，但无法在这里打印，因为fk_id_customer_info有10万个系数（每个客户1个）@user3511563，可能

dput（droplevels（head（compras.parte.1））

然后？@MrFlick我用Ananda建议更新了我的问题。

dd<-structure(list(categorization_one = structure(c(2L, 2L, 1L), .Label = c("Computers", 
"Toys"), class = "factor"), gender = structure(c(1L, 2L, 2L), .Label = c("Feminino", 
"Masculino"), class = "factor"), created_at = structure(c(1384336440, 
1384336440, 1384422840), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), 
    fk_id_customer_info = c(1L, 2L, 2L), CONCAT_gender_cat_one = structure(c(1L, 
    2L, 2L), .Label = c("Toys Female", "Toys Male"), class = "factor")), .Names = c("categorization_one", 
"gender", "created_at", "fk_id_customer_info", "CONCAT_gender_cat_one"
), row.names = c("1", "2", "3"), class = "data.frame")

with(dd, table(categorization_one, CONCAT_gender_cat_one))

#                   CONCAT_gender_cat_one
# categorization_one Toys Female Toys Male
#          Computers           0         1
#          Toys                1         1