按年份/十年创建每个项目的计数

我的 data.table 中有数据，如下所示：

> x<-df[sample(nrow(df), 10),]
> x      

>                   Importer                 Exporter       Date

 1:                 Ecuador                  United Kingdom 2004-01-13
 2:                  Mexico                   United States 2013-11-19
 3:               Australia                   United States 2006-08-11
 4:           United States                   United States 2009-05-04
 5:                   India                   United States 2007-07-16
 6:               Guatemala                       Guatemala 2014-07-02
 7:                  Israel                          Israel 2000-02-22
 8:                   India                   United States 2014-02-11
 9:                    Peru                            Peru 2007-03-26
10:                  Poland                          France 2014-09-15

我正在尝试创建摘要，以便在给定时间段（例如十年）的情况下，我可以找到每个国家/地区作为进口国和出口国出现的次数。因此，在上面的示例中，除以十年时所需的输出应该类似于：

Decade    Country.Name    Importer.Count         Exporter.Count

2000      Ecuador         1                      0
2000      Mexico          1                      1
2000      Australia       1                      0
2000      United States   1                      3
.
.
.
2010     United States    0                      2
.
.
.

到目前为止，我已经按照帖子的建议尝试了聚合和 data.table 方法here https://stackoverflow.com/questions/14641874/summary-of-data-for-each-year-in-r，但他们似乎都只是给我每年（或十年，因为我对此更感兴趣）的进口商/出口商数量的计数。

> x$Decade<-year(x$Date)-year(x$Date)%%10
> importer_per_yr<-aggregate(Importer ~ Decade, FUN=length, data=x)
> importer_per_yr

   Decade                      Importer

2   2000                       6
3   2010                       4

考虑到聚合使用公式接口，我尝试添加另一个条件，但出现以下错误：

> importer_per_yr<-aggregate(Importer~ Decade + unique(Importer), FUN=length, data=x)
Error in model.frame.default(formula = Importer ~ Decade +  : 
  variable lengths differ (found for 'unique(Importer)')

有没有办法根据十年和进口商/出口商创建摘要？进口商和出口商的摘要是否位于不同的表中并不重要。

我们可以使用以下方法来做到这一点data.table方法，通过分配创建“Decade”列:=, then melt通过指定将数据从“宽”格式转换为“长”格式measure列，使用将其重塑回“宽”dcast我们使用fun.aggregate as length.

x[, Decade:= year(Date) - year(Date) %%10]
dcast(melt(x, measure = c("Importer", "Exporter"), value.name = "Country"), 
                       Decade + Country~variable, length)
#     Decade        Country Importer Exporter
# 1:   2000      Australia        1        0
# 2:   2000        Ecuador        1        0
# 3:   2000          India        1        0
# 4:   2000         Israel        1        1
# 5:   2000           Peru        1        1
# 6:   2000 United Kingdom        0        1
# 7:   2000  United States        1        3
# 8:   2010         France        0        1
# 9:   2010      Guatemala        1        1
#10:   2010          India        1        0
#11:   2010         Mexico        1        0
#12:   2010         Poland        1        0
#13:   2010  United States        0        2