R 使用表分组：无效'；类型'；（性质）论据

我最近问了一个问题，关于如何在布尔表达式为1或0的新数据帧中获取列的内容并将其用作列标题。如果它包含R中的值

例如

Id.   Event
A.    Wc
B.    Df
C.    Df
A.    Df

需要转换为

     Wc df
A   1.    1
B   0.     1
C.  0.    1

我一直在玩它，它似乎工作良好，但最近我得到了以下错误

FUN（X[[1L]]，…）中的错误：参数的“类型”（字符）无效

下面是回溯（）

lappy（X=split（e，grp），FUN=FUN，…）
4：乐趣（X[[1L]]，…）
3:lappy（x，函数（e）{
ans对于每个
Id
，通过一个简单的
表
实现，您可以很容易地获得所需的输出。下面是一个可能的
数据。表
（您已经在使用）实现

library(data.table)
setDT(df)[, as.list(table(Event)), by = Id]
#    Id Df Wc
# 1:  A  1  1
# 2:  B  1  0
# 3:  C  1  0

或者，（根据建议）您可以使用简单的
dcast

dcast(setDT(df), Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")
#    Id Df Wc
# 1:  A  1  1
# 2:  B  1  0
# 3:  C  1  0

或者类似地

library(reshape2)
dcast(df, Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")

或者使用
tidyr
（见下面的注释）



注意
扩展
和
重塑
在相同的
Id
具有相同的
事件
不止一次的情况下不起作用，因为它们没有
乐趣。聚合
参数，因此它们不知道如何处理它


基准

library(microbenchmark)
set.seed(123)
n <- 1e7
df <- data.frame(Id = sample(LETTERS, n, replace  = TRUE),
                 Event = sample(outer(LETTERS, letters, paste0), n, replace = TRUE))
dt <- copy(df)

DT1 <- function(x) setDT(x)[, as.list(table(Event)), by = Id]
DT2 <- function(x) dcast.data.table(setDT(x), Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")
RESHAPE2 <- function(x) dcast(x, Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")

microbenchmark(DT1(dt), DT2(dt), RESHAPE2(df))
# Unit: milliseconds
#         expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
#      DT1(dt)  965.5181  987.8140 1017.8237 1007.1197 1030.7272 1285.9206   100
#      DT2(dt)  406.7124  420.6203  446.8026  434.2489  455.4364  592.4333   100
# RESHAPE2(df) 2969.0057 3035.5817 3190.6514 3099.3221 3240.4642 4384.6316   100

库（微基准）
种子集（123）
n对于每个
Id
，通过一个简单的
表
实现，您可以很容易地获得所需的输出。下面是一个可能的
数据。表
（您已经在使用）实现

library(data.table)
setDT(df)[, as.list(table(Event)), by = Id]
#    Id Df Wc
# 1:  A  1  1
# 2:  B  1  0
# 3:  C  1  0

或者，（根据建议）您可以使用简单的
dcast

dcast(setDT(df), Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")
#    Id Df Wc
# 1:  A  1  1
# 2:  B  1  0
# 3:  C  1  0

或者类似地

library(reshape2)
dcast(df, Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")

或者使用
tidyr
（见下面的注释）



注意
扩展
和
重塑
在相同的
Id
具有相同的
事件
不止一次的情况下不起作用，因为它们没有
乐趣。聚合
参数，因此它们不知道如何处理它


基准

library(microbenchmark)
set.seed(123)
n <- 1e7
df <- data.frame(Id = sample(LETTERS, n, replace  = TRUE),
                 Event = sample(outer(LETTERS, letters, paste0), n, replace = TRUE))
dt <- copy(df)

DT1 <- function(x) setDT(x)[, as.list(table(Event)), by = Id]
DT2 <- function(x) dcast.data.table(setDT(x), Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")
RESHAPE2 <- function(x) dcast(x, Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")

microbenchmark(DT1(dt), DT2(dt), RESHAPE2(df))
# Unit: milliseconds
#         expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
#      DT1(dt)  965.5181  987.8140 1017.8237 1007.1197 1030.7272 1285.9206   100
#      DT2(dt)  406.7124  420.6203  446.8026  434.2489  455.4364  592.4333   100
# RESHAPE2(df) 2969.0057 3035.5817 3190.6514 3099.3221 3240.4642 4384.6316   100

库（微基准）
种子集（123）
n
traceback（）
所说的是什么？请使用链接问题中的数据向我们展示该代码的预期输出，而不是该代码。您好，大卫，我已更新了该问题，以显示最终结果
say请使用链接问题中的数据向我们展示该代码的预期输出，而不是该代码。您好，david，我已更新了问题以显示最终结果。非常感谢david的回答和您的原创。非常感谢david的回答和您的原创
library(microbenchmark)
set.seed(123)
n <- 1e7
df <- data.frame(Id = sample(LETTERS, n, replace  = TRUE),
                 Event = sample(outer(LETTERS, letters, paste0), n, replace = TRUE))
dt <- copy(df)

DT1 <- function(x) setDT(x)[, as.list(table(Event)), by = Id]
DT2 <- function(x) dcast.data.table(setDT(x), Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")
RESHAPE2 <- function(x) dcast(x, Id ~ Event, fun = length, value.var = "Event")

microbenchmark(DT1(dt), DT2(dt), RESHAPE2(df))
# Unit: milliseconds
#         expr       min        lq      mean    median        uq       max neval
#      DT1(dt)  965.5181  987.8140 1017.8237 1007.1197 1030.7272 1285.9206   100
#      DT2(dt)  406.7124  420.6203  446.8026  434.2489  455.4364  592.4333   100
# RESHAPE2(df) 2969.0057 3035.5817 3190.6514 3099.3221 3240.4642 4384.6316   100