>我有一个 4 GB 的文件，其中包含大约 20 亿条有向边，格式为 User1 跟随用户 2，如下所示。
User1 User2
7 37
5 24
7 8383932
24 1
3 8538
37 7
DF = structure(list(User1 = c(7L, 5L, 7L, 24L, 3L, 37L), User2 = c(37L,
24L, 8383932L, 1L, 8538L, 7L)), .Names = c("User1", "User2"), row.names = c(NA,
-6L), class = "data.frame")
等等。 我希望能够有效地获得以下结果
User NumberFollowers NumberFriends
1 1 0
7 1 1
24 1 0
37 1 1
8383932 1 0
8538 1 0
5 0 0
3 0 0
依此类推，其中 NumberFollowers 是带有链接的"User1"的数量，而 NumberFriends 是他们拥有的关注者的数量，他们也相互关注。
我目前尝试使用
aggregate()
然而，它似乎忽略了像用户 5 和用户 3 这样的情况，他们没有朋友或追随者，但他们自己关注人。
我宁愿不必遍历整个事情，因为我有多少条边缘需要很长时间。
有没有一种好的、有效的方法可以相对快速、轻松地做到这一点？
谢谢！
这是一种方法：
library(data.table)
setDT(DT)
res0 <- rbind(
DT[, .N, by=.(user=User2)][, lab := "followers"],
DT[.(User2, User1), on=names(DT), nomatch=0][, .N, by=.(user=User2)][, lab := "friends"]
)[, dcast(.SD, user ~ lab, value.var = "N", fill = 0L)]
user followers friends
1: 1 1 0
2: 7 1 1
3: 24 1 0
4: 37 1 1
5: 8538 1 0
6: 8383932 1 0
这不包括没有关注者的用户，但如果需要，他们可以相当简单地添加回来。
DT本身列出了关注者;DT[.(User2, User1), on=names(DT), nomatch=0]列出了朋友。
这接近人们可以理智地处理表格格式的数据的极限。任何更花哨的东西，你都会真正想要一个图表。请参阅 igraph 包。
各种笔记：
- 语法
DT[i,j,by]表示使用i的子集;按by分组;并执行j。请参阅?data.table。 - 任务可以像
DT[...][...]一样链接。 :=是用于分配给列的特殊符号。.N是一个特殊变量，用于计算组中的行数。请参阅?.N。on=和nomatch=是使用i进行"连接"时的辅助参数，同样在?data.table中。dcast是一个辅助函数，用于从长格式重塑为宽格式。请参阅?dcast。