整然としたデータの行間の差異のためのユニバーサル機能？

Question

私は、大きく以下のdata.frameを持っている：

df <- structure(list(WK = c("W212015", "W212015", "W222015", "W222015", 
"W232015", "W232015", "W372016", "W372016", "W382016", "W382016", 
"W392016", "W392016"), YEAR = c(2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 
2015, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016), SEM = c("W21", "W21", 
"W22", "W22", "W23", "W23", "W37", "W37", "W38", "W38", "W39", 
"W39"), DEPTO = c("FARMA", "NO FARMA", "FARMA", "NO FARMA", "FARMA", 
"NO FARMA", "FARMA", "NO FARMA", "FARMA", "NO FARMA", "FARMA", 
"NO FARMA"), UNIDADES = c(1010, 1252, 1354, 1275, 1411, 1171, 
1057, 1362, 1435, 1120, 1451, 1140), VENTAS = c(128270, 172776, 
173312, 204000, 189074, 165111, 130011, 226092, 231035, 181440, 
220552, 197220)), .Names = c("WK", "YEAR", "SEM", "DEPTO", "UNIDADES", 
"VENTAS"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L)) 

head(df) 
    WK  YEAR SEM DEPTO UNIDADES VENTAS 
1 W212015 2015 W21 FARMA  1010 128270 
2 W212015 2015 W21 NO FARMA  1252 172776 
3 W222015 2015 W22 FARMA  1354 173312 
4 W222015 2015 W22 NO FARMA  1275 204000 
5 W232015 2015 W23 FARMA  1411 189074 
6 W232015 2015 W23 NO FARMA  1171 165111 

通常推奨されるように、データは、きちんと形式です。しかし、私は年々の変化を計算しようとしているときに、いくつかの問題にぶち当たっています（t1/t0-1として計算されます）。

望ましい結果は、このようなものになるだろう。だから、

res <- structure(list(DEPTO = c("FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", 
"FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", 
"FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", "FARMA", 
"FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", 
"NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", 
"NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", "NO FARMA", 
"NO FARMA", "NO FARMA"), SEM = c("W21", "W22", "W23", "W24", 
"W25", "W26", "W27", "W28", "W29", "W30", "W31", "W32", "W33", 
"W34", "W35", "W36", "W37", "W38", "W39", "W21", "W22", "W23", 
"W24", "W25", "W26", "W27", "W28", "W29", "W30", "W31", "W32", 
"W33", "W34", "W35", "W36", "W37", "W38", "W39"), YEAR = c(2016, 
2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 
2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 
2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 
2016, 2016, 2016, 2016), YOYDIFF = c(0.103960396039604, -0.231166912850812, 
0.0276399716513112, -0.0818120351588911, 0.0528169014084507, 
0.128721541155867, -0.105511811023622, -0.227333333333333, -0.103495544893763, 
0.017304189435337, -0.0495652173913044, -0.239972807613868, -0.258199581297976, 
-0.204038997214485, 0.281081081081081, -0.255927475592748, -0.0130718954248366, 
-0.0231449965963241, 0.4169921875, 0.0511182108626198, -0.167058823529412, 
-0.0341588385994877, 0.00649953574744666, 0.05859375, 0.10594512195122, 
0.0839469808541973, 0.250877192982456, 0.233502538071066, 0.0282738095238095, 
-0.0850077279752705, 0.103135313531353, 0.121684867394696, -0.0892448512585813, 
0.137738853503185, -0.489478114478115, NA, -0.206236711552091, 
-0.105180533751962)), .Names = c("DEPTO", "SEM", "YEAR", "YOYDIFF" 
), row.names = c(NA, 38L), class = "data.frame") 

head(res) 
    DEPTO SEM YEAR  YOYDIFF 
1 FARMA W21 2016 0.10396040 
2 FARMA W22 2016 -0.23116691 
3 FARMA W23 2016 0.02763997 
4 FARMA W24 2016 -0.08181204 
5 FARMA W25 2016 0.05281690 
6 FARMA W26 2016 0.12872154 

、私は週（SEM）によってグループ化変数（DEPTO）で前年同期をしました。

通常、私はdcastまたは何らかのフィルタリングとdplyrとinner_joinsの組み合わせでこれを行うだろうが、私はスピードの問題に実行していることだし、それは実際にそれがあまりにも非効率だシンプルなため、このすべてをやっているように思えます計算。

これをスピードアップしてより直観的にするための「普遍的な」機能やパッケージはありますか？私は誰もが超高速のdata.tableまたはこれに類するものを使用してののいろいろな結合と操作を行わずに誰かがこの問題に取り組んでいるかどうかを知りたいと思っています。

UPDATE

結果（YOYDIFF）はDEPTO = "FARMA" とYEAR = "2016" とSEM = "W21" はUNIDADESここDEPTOで割った変数 UNIDADESを分割することにより、例えば得られます= "FARMA" とYEAR = "2015" とSEM = "W21"、最後に1

UPDATE 2

df

ちょうど構造を示すために非常に最小限の例であり、を差し引きますは、これらの計算の一部をExcelで実行した結果です。 （

SEM DEPTO YOYDIFF 
1: W21 FARMA 1.0465347 
2: W21 NO FARMA 1.0878594 
3: W22 FARMA 1.0598227 
4: W22 NO FARMA 0.8784314 
5: W23 FARMA 1.0283487 
6: W23 NO FARMA 0.9735269 

をデータセットの開始：ただし、元のデータは、多分それはあなたが後にしている正確に何ではないのですが、ここで私の推測だないすべてdf

Answer 1

でされています

library(data.table) 
setDT(df) 
df[,list(YOYDIFF = UNIDADES[YEAR==2016]/UNIDADES[YEAR==2015]), by=c('SEM','DEPTO')] 

与えます使用可能に変更）：

df <- structure(list(WK = c("W212015", "W212015", "W222015", "W222015", 
"W232015", "W232015", "W372016", "W372016", "W382016", "W382016", 
"W392016", "W392016"), YEAR = c(2015, 2015, 2015, 2015, 2015, 
2015, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016, 2016), SEM = c("W21", "W21", 
"W22", "W22", "W23", "W23", "W21", "W21", "W22", "W22", "W23", 
"W23"), DEPTO = c("FARMA", "NO FARMA", "FARMA", "NO FARMA", "FARMA", 
"NO FARMA", "FARMA", "NO FARMA", "FARMA", "NO FARMA", "FARMA", 
"NO FARMA"), UNIDADES = c(1010, 1252, 1354, 1275, 1411, 1171, 
1057, 1362, 1435, 1120, 1451, 1140), VENTAS = c(128270, 172776, 
173312, 204000, 189074, 165111, 130011, 226092, 231035, 181440, 
220552, 197220)), .Names = c("WK", "YEAR", "SEM", "DEPTO", "UNIDADES", 
"VENTAS"), row.names = c(NA, -12L), class = "data.frame")