我有一个数据表,其中包含有关某些特定服务使用情况的数据的行 . 此数据描述了不同区域中不同服务类型的使用情况:
type region quantity timestamp
small A 2 05/01/15
small B 1 05/01/15
big A 1 05/01/15
small A 2 06/01/15
small B 1 06/01/15
big A 3 06/01/15
...etc
我正在对类型和区域的每个唯一组合的数据系列执行一些操作(这些组合中的每一个都产生它自己的时间序列,因此 small-A
应该独立于 small-B
处理,例如)
我已经想出如何使用聚合数据执行这些操作,如下所示:
aggregatedDT <- DT[, .(quant = sum(quantity)), by = .(week, region,type)]
现在我需要将每个数据系列保存到单独的CSV文件中 . 我不确定是否有一些内置功能来执行此类操作,因此我想知道这是否可行 .
我想要的输出是:
small-A.csv :
week1: total quantity
week2: total quantity
...
对于 small-B.csv , big-A.csv 等同样的事情 . 此刻,我将这些数据放在一个聚合data.table中,但这些csv文件是另一个算法的输入,需要逐个获取时间序列 .
1 回答
你可以尝试这样的东西来保持'内部'data.table,同时生成适当的文件名:
使用的数据: