使用data.table将data.frame行转换为列名

我有一个500万行的大数据框，有三列。我想把它转换成一个矩阵，它的行是USER_ID，ID是columns，value是CNT。这可以通过熔化和浇铸或

但是，创建的对象太大，我得到以下错误“dim”指定数组太大

我尝试使用data.table原样来处理大数据，比data.frame好得多，但我不知道如何使用data.table创建我想要的列联表。

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有人知道如何让它工作吗？我也在考虑用适当的维度创建并清空矩阵，并用适当的索引填充它。

使用内置的数据框尝试此操作。框架：

或类似地使用tapply：

现在与data.table进行比较：

> library(data.table)
>
> DT <- data.table(CO2)
> DT[, as.list(tapply(uptake, Type, sum)), by = Treatment]
    Treatment Quebec Mississippi
1: nonchilled  742.0       545.0
2:    chilled  666.8       332.1

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上面的注意事项也适用于此处。

使用内置的data.frame CO2尝试此操作：

或类似地使用tapply：

现在与data.table进行比较：

> library(data.table)
>
> DT <- data.table(CO2)
> DT[, as.list(tapply(uptake, Type, sum)), by = Treatment]
    Treatment Quebec Mississippi
1: nonchilled  742.0       545.0
2:    chilled  666.8       332.1

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上面的注意事项也适用于这里。

这里还有另一种使用CO2数据集的方法：

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这里还有另一种使用CO2数据集的方法：

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您好，欢迎来到苏。你的起点和终点都不清楚。你贴的那张小桌子是哪张？另外，请尝试粘贴dputheadHello的输出，欢迎使用SO。你的起点和终点都不清楚。你贴的那张小桌子是哪张？另外，请尝试粘贴dputhead的输出

> xtabs(uptake ~ Treatment + Type, CO2)
            Type
Treatment    Quebec Mississippi
  nonchilled  742.0       545.0
  chilled     666.8       332.1

> with(CO2, tapply(uptake, list(Treatment, Type), sum))
           Quebec Mississippi
nonchilled  742.0       545.0
chilled     666.8       332.1

> library(data.table)
>
> DT <- data.table(CO2)
> DT[, as.list(tapply(uptake, Type, sum)), by = Treatment]
    Treatment Quebec Mississippi
1: nonchilled  742.0       545.0
2:    chilled  666.8       332.1

> DT[, setNames(as.list(.SD[,list(uptake = sum(uptake)), by = Type][, uptake]), 
+   levels(Type)), by = Treatment]
    Treatment Quebec Mississippi
1: nonchilled  742.0       545.0
2:    chilled  666.8       332.1

dt = data.table(CO2)
dt[, sum(uptake), by = list(Treatment, Type)][,
     setNames(as.list(V1), paste(Type)), by = Treatment]
#    Treatment Quebec Mississippi
#1: nonchilled  742.0       545.0
#2:    chilled  666.8       332.1