data.table और टेबल अनपेक्षित व्यवहार

Question

डेटा एक और सवाल मैं चारों ओर के साथ खेल रहा था से आता है: प्राकृतिक

dt[user == 3, as.data.frame(table(country))] 
# country Freq 
#1  1 4 
#2  2 1 

dt[user == 4, as.data.frame(table(country))] 
# country Freq 
#1  2 5 

dt[, as.data.frame(table(country)), by = user] 
# user country Freq 
#1: 3  1 4 
#2: 3  2 1 
#3: 4  1 5 
#    ^^^ - why is this 1 instead of 2?! 

धन्यवाद mnel और विक्टर लालकृष्ण:

dt <- data.table(user=c(rep(3, 5), rep(4, 5)), 
       country=c(rep(1,4),rep(2,6)), 
       event=1:10, key="user") 
# user country event 
#1:  3  1  1 
#2:  3  1  2 
#3:  3  1  3 
#4:  3  1  4 
#5:  3  2  5 
#6:  4  2  6 
#7:  4  2  7 
#8:  4  2  8 
#9:  4  2  9 
#10: 4  2 10 

और यहाँ आश्चर्य की बात व्यवहार है अनुवर्ती है - यह 2 नहीं होना चाहिए, यानी यह एक बग है? मैं

dt[, blah, by = user] 

उम्मीद

rbind(dt[user == 3, blah], dt[user == 4, blah]) 

के समान परिणाम वापस जाने के लिए है कि उम्मीद से गलत है?

Answer 1

mnel टिप्पणियों में नोट किया गया, as.data.frame(table(...)) एक डेटा फ्रेम बनाता है जहां पहला चर एक कारक है। user == 4 के लिए, वहाँ कारक है, जो के रूप में 1.

आंतरिक रूप से संग्रहीत किया जाता है में केवल एक ही स्तर क्या आप चाहते हैं कारक स्तरों है, लेकिन (, पूर्णांक के रूप 1 से शुरू) कैसे कारकों आंतरिक रूप से जमा हो जाती है वह पाएं है ।

> dt[, lapply(as.data.frame(table(country)), as.character), by = user] 
    user country Freq 
1: 3  1 4 
2: 3  2 1 
3: 4  2 5 

अद्यतन: निम्नलिखित अपेक्षित परिणाम प्रदान करता है। आपके दूसरे प्रश्न के बारे में: नहीं, मुझे लगता है कि data.table व्यवहार सही है। एक ही बात सादे आर में होता है जब आप विभिन्न स्तरों के साथ दो कारकों में शामिल होने:

> a <- factor(3:5) 
> b <- factor(6:8) 
> a 
[1] 3 4 5 
Levels: 3 4 5 
> b 
[1] 6 7 8 
Levels: 6 7 8 
> c(a,b) 
[1] 1 2 3 1 2 3 

Answer 2

मुहावरेदार data.table दृष्टिकोण .N

dt[ , .N, by = list(user, country)] 

यह उपयोग करने के लिए अब तक तेज हो जाएगा और यह भी बनी रहेगी मूल के रूप में एक ही कक्षा के रूप में देश।