data.table 长数据格式的逐行计算

问：

Hi Stackover flow 社区

我是学习新手，所以感谢您的耐心等待。我正在学习data.table，并想使用data.table计算进行逐行计算。请参阅附有 6 列的图像（图像仅显示一小部分数据）：在此处输入图像描述

我想计算失业率，即“失业总人数/劳动力总人数”。由于数据采用长格式，因此失业总数和劳动力总数都在“变量”列内。我想要按“性别”、“地区”和“data_type”计算失业率。

我的问题是：如何对失业率进行这样的计算（使用 data.table 而不是 dplyr），因为我理想情况下想要成行的失业率结果。

例如

在此处输入图像描述

谢谢，我还附上了可以帮助您生成原始数据集的代码。

rm(list=ls())

#Bring in all installed packages
library(readabs)

library(tidyverse)

library(dplyr)

library(stringr)

library(lubridate)

library(data.table)

library(tidyr)

library(fy)

library(psych)

library(plyr)

#**************************************************************************************************************

#Labour force indicators

abs_labour_force_base <- read_abs(cat_no = '6202.0', 
                                  tables = 12,
                                  series_id = NULL,
                                  metadata = TRUE,
                                  show_progress_bars = FALSE,
                                  retain_files = FALSE,
                                  check_local = FALSE
)

#split out series column

abs_labour_force_base <- separate_series(abs_labour_force_base)

setDT(abs_labour_force_base)

# create raw data set

d <- 
  lf_monthly_qld  <- abs_labour_force_base[
      series_1 %in% c("Unemployed total","Labour force total") & 
      series_2 %in% c("Males","Female") &
      series_3 %in% c("Australia","Victoria") &
      series_type %in% c("Seasonally Adjusted", "Trend") &
      date > as_date("2023-01-08"),]


keep_cols = c("date", "series_1", "series_2","series_3","value","series_type")

d <- d[, ..keep_cols]


colnames(d)<-c("date","variable","sex","region","value","data_type")

我没有尝试太多，因为我不确定是否是进行此操作的最佳方法。